Os Large Language Models ganharam recentemente grande destaque depois que seu caso de uso altamente competente, ChatGPT, se tornou um sucesso instantâneo. Vendo o sucesso do ChatGPT e de outros ChatBots, várias pessoas e organizações se interessaram em explorar a tecnologia que alimenta esse software.
Modelos de linguagem grandes são a espinha dorsal deste software que permite o funcionamento de vários aplicativos de processamento de linguagem natural, como tradução automática, reconhecimento de fala, resposta a perguntas e resumo de texto. Vamos aprender mais sobre o LLM e como você pode otimizá-lo para obter os melhores resultados.
O que são modelos de linguagem grandes ou ChatGPT?
Modelos de linguagem grandes são modelos de aprendizado de máquina que aproveitam redes neurais artificiais e grandes silos de dados para alimentar aplicativos de NLP. Ao treinar em grandes quantidades de dados, o LLM ganha a capacidade de capturar várias complexidades de linguagem natural, que é posteriormente utilizada para:
- Geração de novo texto
- Resumo de artigos e passagens
- Extração de dados
- Reescrever ou parafrasear o texto
- Classificação de dados
Alguns exemplos populares de LLM são BERT, Chat GPT-3 e XLNet. Esses modelos são treinados em centenas de milhões de textos e podem fornecer soluções valiosas para todos os tipos de consultas de usuários distintos.
Casos de uso populares de grandes modelos de linguagem
Aqui estão alguns dos principais e mais comuns casos de uso do LLM:
Geração de Texto
Os Large Language Models utilizam inteligência artificial e conhecimento de lingüística computacional para gerar automaticamente textos em linguagem natural e atender a vários requisitos de comunicação do usuário, como escrever artigos, músicas ou até mesmo conversar com os usuários.
Maquina de tradução
Os LLMs também podem ser usados para traduzir texto entre quaisquer dois idiomas. Os modelos utilizam algoritmos de aprendizado profundo, como redes neurais recorrentes, para aprender a estrutura de linguagem dos idiomas de origem e destino. Assim, eles são usados para traduzir o texto de origem para o idioma de destino.
Criação de Conteúdo
Os LLMs agora possibilitaram que as máquinas criem conteúdo coerente e lógico que pode ser usado para gerar postagens de blog, artigos e outras formas de conteúdo. Os modelos usam seu amplo conhecimento de aprendizado profundo para entender e estruturar o conteúdo em um formato único e legível para os usuários.
Análise de Sentimentos
É um caso de uso empolgante de modelos de linguagem grandes em que o modelo é treinado para identificar e classificar estados emocionais e sentimentos em texto rotulado. O software pode detectar emoções como positividade, negatividade, neutralidade e outros sentimentos complexos que podem ajudar a obter informações sobre as opiniões e críticas dos clientes sobre diferentes produtos e serviços.
Compreensão, resumo e classificação de texto
Os LLMs fornecem uma estrutura prática para o software de IA entender o texto e seu contexto. Ao treinar o modelo para entender e analisar grandes pilhas de dados, o LLM permite que os modelos de IA compreendam, resumam e até classifiquem o texto em diferentes formas e padrões.
Resposta a Perguntas
Modelos de linguagem grandes permitem que os sistemas de controle de qualidade detectem e respondam com precisão à consulta de linguagem natural de um usuário. Um dos aplicativos mais populares desse caso de uso é o ChatGPT e o BERT, que analisam o contexto de uma consulta e pesquisam em um grande corpus de textos para encontrar respostas relevantes para as consultas do usuário.
[Leia também: O futuro do processamento de linguagem: grandes modelos e exemplos de linguagem ]
3 condições essenciais para tornar os LLMs bem-sucedidos
As três condições a seguir devem ser cumpridas com precisão para aumentar a eficiência e tornar seus modelos de linguagem grandes bem-sucedidos:
Presença de enormes quantidades de dados para treinamento de modelo
O LLM precisa de grandes quantidades de dados para treinar modelos que fornecem resultados eficientes e ideais. Existem métodos específicos, como aprendizado por transferência e pré-treinamento auto-supervisionado, que os LLMs aproveitam para melhorar seu desempenho e precisão.
Construindo camadas de neurônios para facilitar padrões complexos para os modelos
Um Grande Modelo de Linguagem deve incluir várias camadas de neurônios especialmente treinados para entender os intrincados padrões dos dados. Neurônios em camadas mais profundas podem compreender melhor padrões complexos do que camadas mais rasas. O modelo pode aprender a associação entre palavras, os tópicos que aparecem juntos e a relação entre partes do discurso.
Otimização de LLMs para tarefas específicas do usuário
Os LLMs podem ser ajustados para tarefas específicas, alterando o número de camadas, neurônios e funções de ativação. Por exemplo, um modelo que prevê a seguinte palavra na frase geralmente usa menos camadas e neurônios do que um modelo projetado para gerar novas frases do zero.
Exemplos populares de modelos de linguagem grandes
Aqui estão alguns exemplos proeminentes de LLMs amplamente utilizados em diferentes verticais da indústria:
Fonte da imagem: Em direção à ciência de dados
Conclusão
Os LLMs contemplam o potencial de revolucionar o NLP, fornecendo recursos e soluções de compreensão de linguagem robustas e precisas que proporcionam uma experiência de usuário perfeita. No entanto, para tornar os LLMs mais eficientes, os desenvolvedores devem aproveitar dados de fala de alta qualidade para gerar resultados mais precisos e produzir modelos de IA altamente eficazes.
Shaip é uma das principais soluções de tecnologia de IA que oferece uma ampla gama de dados de fala em mais de 50 idiomas e vários formatos. Saiba mais sobre o LLM e receba orientação em seus projetos de Especialistas em Shaip hoje.
