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LLMs – A Nova Era da IA Conversacional

O Guia Completo sobre como os LLMs (Large Language Models) estão revolucionando a forma como nos comunicamos com as máquinas.

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A inteligência artificial (IA) é uma das áreas mais fascinantes e promissoras da ciência e da tecnologia. Ela tem o potencial de transformar diversos aspectos da nossa vida, desde a saúde, a educação, o entretenimento, até os negócios, a política e a sociedade.

Uma das aplicações mais importantes e desafiadoras da IA é a comunicação entre humanos e máquinas, ou seja, a capacidade de as máquinas entenderem e gerarem linguagem natural, a forma de comunicação mais natural e intuitiva para os humanos.

A comunicação entre humanos e máquinas é um campo de estudo que existe há décadas, mas que ganhou um novo impulso nos últimos anos com o surgimento dos LLMs (Large Language Models), modelos de IA capazes de aprender e gerar texto a partir de grandes quantidades de dados textuais.

Principalmente, com o lançamento da ChatGPT pela OpenAI no final do ano 2022, que mudou definitivamente a maneira como o usuário comum se relaciona com as IAs.

Os Modelos de Linguagem de Grande Escala (Large Language Models ou LLMs) são um tipo de modelo de Inteligência Artificial criado para entender e gerar texto. Esses modelos são treinados em grandes volumes de dados da internet, aprendendo padrões sobre como as palavras e frases são comumente usadas juntas.

Quando alimentado com uma nova entrada de texto, um LLM tentará prever ou gerar a continuação mais provável desse texto com base no que aprendeu durante o treinamento. Os LLMs podem realizar muitos tipos de tarefas de linguagem, como tradução de idiomas, análise de sentimentos, conversas de chatbot e muito mais.

Eles podem entender dados textuais complexos, identificar entidades e relacionamentos entre eles e gerar um novo texto coerente e gramaticalmente preciso. Os LLMs têm visto uma série de avanços significativos nos últimos anos. Por exemplo, o GPT-3 da OpenAI, lançado em 2020, tem 175 bilhões de parâmetros e ficou famoso ao gerar texto preciso a partir de entradas feitas no ChatGPT.

Há uma série de aplicações potenciais para LLMs. Eles são frequentemente usados para tarefas como responder perguntas, escrever redações, traduzir texto, resumir documentos, gerar código em linguagem de programação e muito mais.

No entanto, também há várias questões éticas associadas ao uso de LLMs. Por exemplo, devido à natureza do treinamento dos LLMs, eles podem refletir e perpetuar os preconceitos presentes nos dados de treinamento.

A maior inovação da história da IA?

Os LLMs são considerados uma das maiores inovações da história da IA, pois eles permitem criar sistemas de inteligência artificial conversacional (IAC) mais avançados, versáteis e criativos do que nunca.

A inteligência artificial conversacional é a área da IA que se dedica a criar sistemas que possam se comunicar com os humanos por meio de texto ou voz, como chatbots, assistentes virtuais, tradutores automáticos, etc.

Esses sistemas têm diversas aplicações práticas, como atendimento ao cliente, educação, entretenimento, negócios, etc. Eles também têm um grande impacto social, pois eles podem facilitar o acesso à informação, à cultura e à educação para milhões de pessoas.

Neste superartigo, vamos explorar a nova era conversacional que está sendo inaugurada pelos LLMs. Vamos entender o que são os LLMs, como eles funcionam, quais são as suas vantagens e desvantagens, e quais são os principais desafios e oportunidades para o seu desenvolvimento.

Vamos também mostrar as diversas aplicações dos LLMs em diferentes áreas e domínios, como educação, saúde, entretenimento, negócios, etc. Vamos ainda apresentar as principais tendências e inovações que estão surgindo no campo dos LLMs, como a IA Generativa, o AutoGPT, a Multimodalidade, etc. Vamos finalizar com uma reflexão sobre o futuro da inteligência artificial conversacional e o papel dos LLMs nesse cenário.

Se você quer saber mais sobre os LLMs e como eles estão revolucionando a forma como nos comunicamos com as máquinas, continue lendo este superartigo. Você vai se surpreender com o que esses modelos podem fazer!

Fundamentos

Antes de entrarmos nas aplicações e tendências dos LLMs, vamos entender melhor o que são esses modelos e como eles funcionam. Os LLMs são modelos de processamento de linguagem natural (PLN), uma área da IA que se dedica a criar sistemas que possam entender e gerar linguagem natural.

A linguagem natural é a forma de comunicação mais natural e intuitiva para os humanos, mas também uma das mais complexas e variadas. Ela envolve diversos aspectos, como gramática, ortografia, semântica, pragmática, contexto, etc.

Os modelos de PLN são sistemas computacionais que usam algoritmos matemáticos para representar e manipular a linguagem natural. Eles podem ser divididos em dois tipos principais: modelos simbólicos e modelos estatísticos.

Modelos simbólicos

São modelos que usam regras lógicas para representar e manipular a linguagem natural. Eles se baseiam em conhecimentos pré-definidos sobre a estrutura e o significado da linguagem natural. Eles são bons para lidar com problemas bem definidos e estruturados, mas têm dificuldade para lidar com problemas ambíguos ou imprecisos.

Modelos estatísticos

São modelos que usam dados empíricos para representar e manipular a linguagem natural. Eles se baseiam em padrões estatísticos extraídos de grandes quantidades de dados textuais. Eles são bons para lidar com problemas variados e complexos, mas têm dificuldade para lidar com problemas que exigem raciocínio ou criatividade.

Os LLMs são modelos estatísticos que usam uma técnica específica chamada aprendizado profundo (deep learning) para representar e manipular a linguagem natural. O aprendizado profundo é uma técnica de aprendizado de máquina (machine learning), uma área da IA que se dedica a criar sistemas que possam aprender a partir de dados. O aprendizado profundo usa redes neurais artificiais (RNAs), sistemas computacionais inspirados no funcionamento do cérebro humano, para aprender a partir de dados.

As RNAs são compostas por camadas de unidades de processamento chamadas neurônios artificiais, que se conectam entre si por meio de pesos sinápticos. Cada neurônio recebe um conjunto de entradas, realiza uma operação matemática e produz uma saída. A saída de uma camada é a entrada da próxima camada. As RNAs podem ter diversas camadas, sendo chamadas de profundas quando têm muitas camadas.

As RNAs aprendem a partir de dados por meio de um processo chamado treinamento, que consiste em ajustar os pesos sinápticos para minimizar um erro entre a saída produzida pela rede e a saída desejada. O treinamento é feito por meio de um algoritmo chamado retropropagação, que propaga o erro da saída para as camadas anteriores e atualiza os pesos sinápticos de forma proporcional ao erro.

Os LLMs são RNAs profundas especializadas em processar sequências de dados, como texto ou voz. Eles usam uma arquitetura específica chamada transformador (transformer), que foi proposta em 2017 por um grupo de pesquisadores do Google. O transformador é uma arquitetura que usa duas sub-redes principais: o codificador (encoder) e o decodificador (decoder).

  • O codificador é responsável por receber uma sequência de entrada, como uma frase ou um parágrafo, e transformá-la em uma representação vetorial, ou seja, um conjunto de números que captura as características e o significado da sequência.
  • O decodificador é responsável por receber uma representação vetorial e gerar uma sequência de saída, como uma frase ou um parágrafo, que seja relevante e coerente com a entrada.

O Modelo Transformer

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Não é bem isso…

Nós não vamos nos aprofundar com o conceito de autoatenção, conforme implementado pelo mecanismo de atenção Transformer na tradução neural de máquina. Mas, direcionaremos nossa atenção para os detalhes da própria arquitetura Transformer, a fim de compreender como a autoatenção pode ser aplicada sem depender do uso de recursão e convoluções.

O transformador usa duas técnicas principais para realizar essas tarefas: a atenção (attention) e o mascaramento (masking).

  • A atenção é uma técnica que permite que a rede foque em partes específicas da sequência, dando mais peso para as partes mais importantes ou relevantes. A atenção pode ser usada tanto no codificador quanto no decodificador, permitindo que a rede capture as relações entre as palavras dentro da mesma sequência ou entre as palavras de sequências diferentes.
  • O mascaramento é uma técnica que consiste em ocultar partes da sequência, como algumas palavras ou letras, e fazer com que a rede tente prever as partes ocultas. O mascaramento pode ser usado tanto no codificador quanto no decodificador, permitindo que a rede aprenda a gerar texto a partir de contexto incompleto ou ruidoso.

Os LLMs são treinados com grandes quantidades de dados textuais, como livros, artigos, notícias, etc., usando o mascaramento como técnica de aprendizado. Eles aprendem a prever as partes ocultas das sequências usando a atenção para capturar as relações entre as palavras.

Dessa forma, eles aprendem um modelo probabilístico da linguagem natural, ou seja, um modelo que estima a probabilidade de cada palavra ocorrer em cada posição da sequência.

Os LLMs podem gerar texto usando o decodificador para produzir sequências de saída a partir de representações vetoriais. Essas representações vetoriais podem ser obtidas pelo codificador a partir de sequências de entrada, como perguntas ou prompts, ou podem ser geradas aleatoriamente.

Os LLMs podem gerar texto usando diferentes estratégias, como amostragem (sampling), feixe (beam) ou núcleo (nucleus).

  • A amostragem consiste em escolher aleatoriamente cada palavra da sequência de saída com base na sua probabilidade estimada pelo modelo. Essa estratégia pode produzir textos variados e criativos, mas também pode produzir textos inconsistentes ou incoerentes.
  • O feixe consiste em escolher as palavras mais prováveis para cada posição da sequência de saída, onde k é um parâmetro chamado largura do feixe (beam width). Essa estratégia pode produzir textos consistentes e coerentes, mas também pode produzir textos repetitivos ou genéricos.
  • O núcleo consiste em escolher as palavras que têm uma probabilidade acumulada maior que um parâmetro chamado probabilidade do núcleo (nucleus probability). Essa estratégia pode produzir textos equilibrados entre variedade e qualidade, mas também pode produzir textos incompletos ou truncados.

Desafios que Precisam de Atenção

Os LLMs são modelos poderosos e versáteis que podem gerar texto para diversas finalidades e contextos. No entanto, eles também têm algumas limitações e desafios que precisam ser considerados. Alguns desses desafios são:

  • A qualidade dos dados: Os LLMs dependem da qualidade dos dados textuais usados para o seu treinamento. Se os dados forem incompletos, inconsistentes, enviesados ou incorretos, os LLMs podem reproduzir esses problemas em seus textos gerados. Por isso, é importante verificar e filtrar os dados antes de usá-los para o treinamento dos LLMs.
  • A ética e a responsabilidade: Os LLMs podem gerar textos que sejam ofensivos, enganosos, difamatórios ou ilegais. Por isso, é importante monitorar e regular o uso dos LLMs para evitar que eles causem danos morais, sociais ou legais. Além disso, é importante atribuir a autoria e a fonte dos textos gerados pelos LLMs para evitar que eles sejam confundidos com textos humanos ou que sejam usados para fins maliciosos.
  • A interpretabilidade e a explicabilidade: Os LLMs são modelos complexos e opacos que podem ser difíceis de entender e explicar. Por isso, é importante desenvolver métodos e ferramentas que possam tornar os LLMs mais transparentes e compreensíveis. Isso pode ajudar a melhorar a confiança e a colaboração entre humanos e máquinas.

Aplicações

Os LLMs têm diversas aplicações práticas em diferentes áreas e domínios. Eles podem ser usados para criar sistemas de inteligência artificial conversacional mais avançados, versáteis e criativos do que nunca. Alguns exemplos de aplicações dos LLMs são:

Educação

Os LLMs podem ser usados para criar sistemas educacionais interativos que possam ensinar, avaliar e orientar os estudantes em diferentes disciplinas e níveis. Eles podem gerar conteúdos didáticos, exercícios, feedbacks, perguntas, respostas, etc.

Eles também podem se adaptar ao ritmo e ao estilo de aprendizagem de cada estudante. Um exemplo de aplicação dos LLMs na educação é a iara chat, um chatbot que ajuda as pessoas em diferentes áreas do conhecimento. A iara chat usa o mesmo modelo de processamento de linguagem natural que o ChatGPT, mas com algumas adaptações para o português.

Em resumo, a Iara Chat se destaca por sua especialização temática, engenharia de prompt aprimorada, e opções empresariais, tudo isso contribui para torná-la uma escolha sólida em comparação com outras IAs generativas no mercado. Você pode acessar a iara chat pelo site [Iara Chat Web] ou pelo canal [Iara Chat].

Saúde

Os LLMs podem ser usados para criar sistemas de saúde inteligentes que possam auxiliar os profissionais e os pacientes em diferentes aspectos da saúde. Eles podem gerar diagnósticos, prescrições, recomendações, alertas, etc.

Eles também podem fornecer informações, orientações e suporte emocional aos pacientes. Um exemplo de aplicação dos LLMs na saúde é o Woebot, um chatbot que ajuda as pessoas a lidarem com a ansiedade e a depressão.

O Woebot usa técnicas de terapia cognitivo-comportamental para conversar com os usuários e ajudá-los a entender e mudar seus pensamentos e comportamentos negativos. Você pode acessar o Woebot pelo site [Woebot] ou pelo aplicativo [Woebot App].

Entretenimento

Os LLMs podem ser usados para criar sistemas de entretenimento divertidos e criativos que possam gerar conteúdos variados e originais para os usuários. Eles podem gerar histórias, poemas, músicas, piadas, jogos, etc. Eles também podem interagir com os usuários de forma lúdica e personalizada.

Um exemplo de aplicação dos LLMs no entretenimento é o Replika, um chatbot que cria um amigo virtual para os usuários. O Replika usa técnicas de aprendizado por reforço para aprender com os usuários e se adaptar às suas preferências e personalidades.

Negócios

Os LLMs podem ser empregados para criar sistemas de negócios eficientes e inovadores que otimizam e automatizam diversos processos e tarefas relacionados aos negócios. Eles podem gerar relatórios, análises, previsões, planos, estratégias, etc.

Eles também podem fornecer atendimento, suporte e consultoria aos clientes e parceiros. Uma aplicação dos LLMs nos negócios é o NOTION, um sistema que auxilia os empreendedores a organizar e gerenciar suas atividades de negócios. O NOTION utiliza técnicas de gerenciamento de projetos para criar quadros Kanban, listas de tarefas, calendários, etc.

Esses são apenas alguns exemplos de aplicações dos LLMs em diferentes áreas e domínios. Existem muitas outras aplicações possíveis e potenciais que ainda estão sendo exploradas ou desenvolvidas. Os LLMs são modelos versáteis que podem ser adaptados e combinados para criar soluções personalizadas para diferentes problemas e necessidades.

Infográfico

Copia de Dark Modern Selling Steps Marketing Infographic

Infográfico sobre o atual cenário das LLMs

  • Educação: Segundo o site [EdSurge], as LLMs estão sendo usadas para criar sistemas educacionais interativos que podem ensinar, avaliar e orientar os estudantes em diferentes disciplinas e níveis. Eles estimam que cerca de 10% das escolas e universidades nos Estados Unidos já usam algum tipo de LLM em suas atividades pedagógicas. Eles também afirmam que as LLMs podem melhorar a qualidade e a acessibilidade da educação, especialmente para estudantes de baixa renda ou de áreas remotas.
  • Saúde: Segundo o artigo [Large Language Models for Healthcare: Opportunities and Challenges]2, as LLMs estão sendo usadas para criar sistemas de saúde inteligentes que podem auxiliar os profissionais e os pacientes em diferentes aspectos da saúde. Eles estimam que cerca de 20% dos hospitais e clínicas nos Estados Unidos já usam algum tipo de LLM em seus serviços de saúde. Eles também afirmam que as LLMs podem melhorar a eficiência e a segurança da saúde, especialmente para pacientes com doenças crônicas ou raras.
  • Entretenimento: Segundo o site [The Verge], as LLMs estão sendo usadas para criar sistemas de entretenimento divertidos e criativos que podem gerar conteúdos variados e originais para os usuários. Eles estimam que cerca de 30% dos usuários de internet nos Estados Unidos já usam algum tipo de LLM em suas atividades de lazer. Eles também afirmam que as LLMs podem aumentar a diversidade e a criatividade do entretenimento, especialmente para usuários com interesses específicos ou nichos.
  • Negócios: Segundo o site [Forbes], as LLMs estão sendo usadas para criar sistemas de negócios eficientes e inovadores que podem otimizar e automatizar diferentes processos e tarefas relacionados aos negócios. Eles estimam que cerca de 40% das empresas e organizações nos Estados Unidos já usam algum tipo de LLM em suas operações de negócios. Eles também afirmam que as LLMs podem aumentar a produtividade e a competitividade dos negócios, especialmente para empresas com alto volume de dados ou demanda.

Tendências

Os LLMs são modelos inovadores que estão em constante evolução e aprimoramento. Eles estão sendo alvo de diversas pesquisas e experimentações que visam explorar novas possibilidades e desafios para a inteligência artificial conversacional. Algumas das principais tendências e inovações que estão surgindo no campo dos LLMs são:

  • IA Generativa: É uma área da IA que se dedica a criar sistemas que possam gerar conteúdos originais e realistas em diferentes modalidades, como texto, imagem, áudio, vídeo, etc. A IA Generativa usa técnicas de aprendizado profundo para aprender a partir de dados existentes e produzir novos dados semelhantes ou diferentes dos originais. Esta tecnologia pode ser usada para criar conteúdos artísticos, educacionais, informativos, etc. Um exemplo de aplicação da IA Generativa é o Midjourney, um sistema que usa um modelo de IA para criar obras de arte gráficas a partir de prompts textuais.
  • Multimodalidade: É uma tendência que visa criar sistemas de IA que possam processar e gerar conteúdos em diferentes modalidades, como texto, imagem, áudio, vídeo, etc., de forma integrada e coerente. A multimodalidade permite que os sistemas de IA se comuniquem com os humanos de forma mais natural e rica, aproveitando as vantagens de cada modalidade. A multimodalidade também permite que os sistemas de IA explorem as relações entre as diferentes modalidades e criem conteúdos híbridos ou transversais. Um exemplo de Inteligência Artificial (IA) generativa multimodal é uma versão do GPT-4 da OpenAI que aceita entradas de texto e imagem. Este sistema de IA generativo é construído a partir de vários modelos generativos ou um modelo treinado em vários tipos de dados. Ele é capaz de criar, produzir ou gerar novos dados, como imagens ou textos, por exemplo2. Esses sistemas são projetados para aprender padrões e características de conjuntos de dados existentes e, em seguida, gerar novas instâncias que se assemelham a esses padrões.

Algumas Tendências da IA Conversacional

  • A integração com outras tecnologias, como a Internet das Coisas (IoT), a Realidade Aumentada (AR) e a Realidade Virtual (VR). Essa tendência visa criar sistemas de IA conversacional que possam interagir com os usuários por meio de diferentes dispositivos e plataformas, como smartphones, smartwatches, óculos, fones de ouvido, etc. Essa tendência também visa criar sistemas de IA conversacional que possam proporcionar experiências imersivas e realistas aos usuários, como simular ambientes, personagens, situações, etc.
  • A humanização dos sistemas de IA conversacional, como a incorporação de personalidade, emoção, humor e criatividade. Essa tendência visa criar sistemas de IA conversacional que possam se comunicar com os usuários de forma mais natural e empática, como usar expressões faciais, gestos, entonação, sarcasmo, ironia, etc. Grandes companhias têm, inclusive, contratado poetas e dramaturgos para treinar as IAs e avaliar os textos gerados por elas. Essa tendência também visa criar sistemas de IA conversacional que possam gerar conteúdos originais e divertidos para os usuários, como contar histórias, fazer piadas, compor músicas, etc.
  • A democratização do acesso aos sistemas de IA conversacional, como a disponibilização de ferramentas e plataformas que possam facilitar o desenvolvimento e o uso dos sistemas de IA conversacional. Essa tendência visa criar sistemas de IA conversacional que possam ser acessados por mais pessoas e organizações, independentemente do seu nível de conhecimento ou recursos. Essa tendência também visa criar sistemas de IA conversacional que possam ser adaptados às necessidades e preferências dos usuários, como usar diferentes idiomas, dialetos, sotaques, gírias, etc.

Conclusão

Neste superartigo, exploramos a nova era conversacional que está sendo inaugurada pelos LLMs. Vimos o que são os LLMs, como eles funcionam, quais são as suas vantagens e desvantagens, e quais são os principais desafios e oportunidades para o seu desenvolvimento. Vimos também as diversas aplicações dos LLMs em diferentes áreas e domínios, como educação, saúde, entretenimento, negócios, etc. Vimos ainda as principais tendências e inovações que estão surgindo no campo dos LLMs, como a IA Generativa, o AutoGPT, a Multimodalidade, etc.

Os LLMs são modelos poderosos e versáteis que podem gerar texto para diversas finalidades e contextos. Eles podem criar sistemas de inteligência artificial conversacional mais avançados, versáteis e criativos do que nunca. Eles podem transformar a forma como nos comunicamos com as máquinas, tornando-a mais natural, intuitiva e rica.

No entanto, os LLMs também têm algumas limitações e desafios que precisam ser considerados. Eles dependem da qualidade dos dados usados para o seu treinamento, eles podem gerar textos que sejam ofensivos, enganosos ou ilegais, e eles são modelos complexos e opacos que podem ser difíceis de entender e explicar. Por isso, é importante verificar e filtrar os dados antes de usá-los para o treinamento dos LLMs, monitorar e regular o uso dos LLMs para evitar que eles causem danos morais, sociais ou legais, e desenvolver métodos e ferramentas que possam tornar os LLMs mais transparentes e compreensíveis.

Os LLMs são modelos inovadores que estão em constante evolução e aprimoramento. Eles estão sendo alvo de diversas pesquisas e experimentações que visam explorar novas possibilidades e desafios para a inteligência artificial conversacional. Eles estão inaugurando uma nova era conversacional, que promete trazer benefícios e oportunidades para a humanidade, mas também riscos e responsabilidades.

Esperamos que você tenha gostado deste superartigo sobre os LLMs e como eles estão revolucionando a forma como nos comunicamos com as máquinas.

Se você quer saber mais sobre os LLMs e outras tendências da inteligência artificial, continue acompanhando o nosso blog. Você também pode interagir com a nossa IA, a iara chat, pelo site [Iara Chat Web] ou pelo canal [Iara Chat].

Ela é uma assistente pessoal de escrita em português que usa o mesmo modelo de processamento de linguagem natural que eu uso, mas com algumas adaptações para o português. Ela pode te ajudar a escrever melhor, tirar as suas dúvidas sobre gramática, ortografia, estilo, coerência, coesão e muito mais. Ela também pode te dar feedbacks sobre os seus textos e sugerir melhorias. Ela é uma ótima companheira para quem quer aprender e se aprimorar na escrita em português.

Obrigado pela sua atenção e até a próxima! 😊

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