Tudo o que você precisa saber sobre LLM (Large Language Model)
Nesta story, vamos explorar em detalhes o que é um LLM (Large Language Model), como ele é aplicado, quais ferramentas são utilizadas e suas aplicações práticas. Vamos começar!
O que é um LLM?
Um LLM, ou Large Language Model, é um tipo de modelo de linguagem de alta capacidade que utiliza algoritmos avançados de processamento de linguagem natural (NLP) para entender e gerar texto. Esses modelos são treinados em grandes quantidades de dados textuais, como livros, artigos, sites e muito mais, a fim de aprender a estrutura da linguagem e as relações semânticas entre palavras e frases.
Um dos LLMs mais conhecidos é o GPT (Generative Pre-trained Transformer), que utiliza a arquitetura de transformadores para processar o texto de forma eficiente e capturar dependências de longo alcance. Esses modelos são treinados em tarefas de previsão de palavras ou frases seguintes, o que lhes permite gerar texto coerente e de qualidade com base no contexto fornecido.
LLM — “Language Model Learning” é alimentado com grandes quantidades de texto e aprende a prever a próxima palavra em uma frase, permitindo que gere respostas coerentes e relevantes às entradas do usuário.
Onde um LLM é aplicado?
Os LLMs têm uma ampla gama de aplicações em diferentes áreas. Aqui estão alguns exemplos:
- Geração de texto: Os LLMs podem ser usados para gerar automaticamente resumos de texto, artigos, redações e até mesmo diálogos fictícios.
- Tradução automática: Esses modelos são frequentemente utilizados para traduzir texto entre diferentes idiomas, fornecendo resultados mais precisos e fluentes.
- Assistentes virtuais: Muitos assistentes virtuais, chatbots e sistemas de perguntas e respostas são alimentados por LLMs para entender e gerar respostas coerentes em tempo real.
- Análise de sentimentos: LLMs podem ser aplicados para analisar o sentimento em textos, identificando se eles são positivos, negativos ou neutros. Isso é útil em áreas como análise de mídias sociais e pesquisa de opinião.
- Recomendação de conteúdo: Plataformas de streaming, comércio eletrônico e mídias sociais utilizam LLMs para recomendar conteúdo personalizado com base nos interesses e comportamentos dos usuários.
- Correção automática: Os LLMs também são usados em teclados e editores de texto para fornecer sugestões de palavras e corrigir erros ortográficos e gramaticais.
Esses são apenas alguns exemplos das diversas aplicações dos LLMs. Sua versatilidade torna-os ferramentas poderosas para lidar com tarefas relacionadas ao processamento de linguagem natural. E atenção, não apenas textos…
Porque agora?
A IA generativa está em andamento há algum tempo, mas nos últimos anos, todo o ecossistema de IA generativa passou por um desenvolvimento significativo. No entanto, para entender completamente o estado atual das coisas e apreciar todo o potencial da IA generativa, é importante mergulhar nos avanços feitos no campo do processamento de linguagem natural. O advento dos modelos de transformadores desempenhou um papel crucial a esse respeito. Por meio do uso de transformadores, a IA agora pode processar e gerar linguagem, imagens e vídeos e trabalhar em várias modalidades combinadas
O Avanço das IA Generativas
Nos últimos anos, temos testemunhado um avanço significativo no campo das Inteligências Artificiais (IAs) generativas, impulsionado em grande parte por modelos baseados em LLMs (Large Language Models) que vimos acima. Esses modelos, como o ChatGPT, Midjourney e Leonardo AI, estão ganhando destaque por sua capacidade de gerar texto coerente em diversas aplicações.
ChatGPT
O ChatGPT é um exemplo proeminente de IA generativa baseada em LLMs. Desenvolvido pela OpenAI, o ChatGPT utiliza a arquitetura GPT para entender e responder a perguntas, fornecendo uma experiência conversacional mais natural e sofisticada. Ele é treinado em grandes quantidades de dados textuais, permitindo que ele gere respostas relevantes e contextualmente coerentes.
O ChatGPT tem sido usado em várias aplicações, desde assistentes virtuais e chatbots até sistemas de perguntas e respostas em tempo real. Ele é capaz de interagir com os usuários, compreender suas consultas e fornecer respostas relevantes e úteis.
Generative AI — Multimodal
A maioria dos LLMs atuais são somente de texto, ou seja, eles se destacam apenas em aplicações baseadas em texto e têm capacidade limitada de compreender outros tipos de dados.
Exemplos de LLMs somente texto: GPT-3.
Pelo contrário, os LLMs multimodais combinam outros tipos de dados, como imagens, vídeos, áudio, juntamente com o texto. A integração da multimodalidade nos LLMs aborda algumas das limitações dos atuais modelos somente de texto e abre possibilidades para novas aplicações que antes eram impossíveis.
O recentemente lançado GPT-4 pela Open AI é um exemplo de LLM Multimodal. Ele pode aceitar entradas de imagem e texto e mostrou desempenho de nível humano em vários benchmarks. Além de entrada instruções via voz e saída também via voz. Fora o poder de gerar imagens incríveis através de prompts de texto (DALL-E 3).
Abaixo, exemplo de outras ferramentas que geram imagem a partir de texto…
Midjourney
Midjourney é um novo gerador de texto para imagem gerido por inteligência artificial. A ferramenta opera dentro do Discord e funciona de forma colaborativa. Deste modo, as criações são disponibilizadas para todos que estiverem dentro do grupo onde as artes foram criadas.
Mas em comparação direta ao DALLE (OpenAI), que renderiza imagens de uma forma mais realista, o Midjourney é voltado para a reprodução baseada em diferentes estilos de artes, ou seja, tem uma pegada mais criativa e abstrata, enquanto seu rival busca fidelidade ao texto interpretado.
Leonardo AI
Para criar belos recursos para jogos, como itens, ambientes, capacetes, edifícios e arte conceitual, a Leonardo AI usa modelos de inteligência artificial. É uma interface intuitiva projetada com artistas em mente, permitindo que os usuários gerem ideias rapidamente, treinem seus próprios modelos de IA e produzam materiais originais adequados para produção.
Leonardo AI usa modelos de aprendizado profundo de última geração para gerar ativos de jogos realistas e diversificados que correspondam às suas especificações. Você pode escolher entre uma variedade de gêneros, estilos, temas e humores para se adequar à sua visão de jogo. Você também pode misturar e combinar diferentes elementos para criar ativos únicos e originais.
O Futuro das IAs Generativas
As IAs generativas baseadas em LLMs estão em constante evolução, impulsionando avanços significativos no campo do processamento de linguagem natural. À medida que a pesquisa e o desenvolvimento nessa área continuam a avançar, podemos esperar melhorias contínuas na qualidade das respostas geradas e na capacidade de entender o contexto e a intenção do usuário.
No entanto, é importante mencionar que esses modelos também enfrentam desafios, como a necessidade de treinamento em grandes conjuntos de dados, a garantia da segurança e a mitigação de vieses. A comunidade de pesquisa e as empresas estão trabalhando ativamente para enfrentar essas questões, visando criar IAs generativas mais confiáveis, éticas e eficazes.
Em resumo, as IAs generativas baseadas em LLMs, como o ChatGPT, Midjourney e Leonardo AI, estão transformando a forma como interagimos com a tecnologia. Esses modelos têm um enorme potencial em diversas áreas, desde assistência virtual até suporte ao cliente, e continuarão a evoluir para oferecer experiências mais aprimoradas e personalizadas no futuro.
Espero que esta story tenha fornecido uma visão abrangente sobre LLMs, desde sua definição e aplicações até as ferramentas utilizadas. Com esse conhecimento, você está pronto para explorar e aproveitar ao máximo esses modelos poderosos de processamento de linguagem natural.
Referências
Agradeço pela leitura e espero que tenha sido útil…
Obrigado! Mas, antes de você ir …
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