Um LLM (Grande Modelo de Linguagem) é uma inteligência artificial (IA) que consegue reconhecer e gerar textos. Os LLMs possuem treinamentos com grandes volumes de dados (sites, fóruns, documentos etc), por isso o nome “grande”. Os LLMs mais comuns no dia a dia são o ChatGPT, Gemini, Claude e Llama.
À medida que os LLMs se tornam uma tendência dominante no mercado, sua relevância cresce, destacando-se como um dos principais impulsionadores da eficiência e inovação empresarial.
Nesse sentido, este artigo tem como objetivo fornecer uma visão abrangente sobre os LLMs, explicando o que são, como funcionam e como podem ser aplicados nas empresas. Além disso, você conhecerá os diferentes modelos e alguns exemplos de LLM.
Como Funciona o LLM?
O mecanismo central do LLM é a atenção, que permite ao modelo identificar e avaliar diferentes partes do texto para entender melhor o contexto e a relevância de cada palavra ou frase.
Durante o treinamento, os LLMs são expostos a enormes conjuntos de dados textuais, como livros, artigos e sites, para aprender padrões linguísticos e a estrutura da linguagem.
Eles são treinados para prever a próxima palavra em uma sequência com base nas anteriores, ajustando seus parâmetros internos (pesos) para minimizar erros. Esse processo se repete inúmeras vezes, permitindo ao modelo aprimorar sua capacidade de gerar respostas coerentes e contextualmente adequadas.
Após o treinamento, ao receber um novo texto, o LLM utiliza seu conhecimento acumulado para gerar uma resposta relevante.
Quais São os Diferentes Tipos de LLMs?
Os LLMs podem ser categorizados em diferentes tipos com base em suas capacidades, arquiteturas e aplicações. Aqui estão alguns dos tipos mais comuns de LLMs:
Modelos Autoregressivos: Esses modelos geram texto prevendo a próxima palavra com base nas anteriores. Exemplos populares incluem o GPT-4 da OpenAI e o Gemini do Google, amplamente usados para tarefas como redação criativa e composição de respostas em chatbots;
Modelos de Codificador-Decoder (Seq2Seq): esses modelos são projetados para transformar uma sequência de entrada em outra sequência de saída, o que é útil para tradução automática e sumarização de texto. Um exemplo famoso é o Transformer original, que utiliza uma arquitetura de codificador-decoder;
Modelos Bidirecionais: modelos como o BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) do Google são treinados para compreender o contexto de uma palavra em uma frase, analisando as palavras anteriores e posteriores. Isso os torna particularmente eficazes para tarefas de compreensão de texto e classificação;
Modelos Multimodais: estes LLMs são capazes de processar e gerar não apenas texto, mas também outros tipos de dados. Um exemplo é a Tess AI, a IA generativa da Pareto, que pode gerar imagens, textos e códigos a partir de simples comandos;
Modelos Específicos de Domínio: alguns LLMs são ajustados para tarefas específicas ou domínios de conhecimento, como jurídico, médico ou técnico. Esses modelos são treinados com grandes volumes de dados de um campo específico para melhorar sua precisão e relevância em aplicações especializadas;
Modelos de Zero-shot e Few-shot Learning: esses modelos realizam tarefas de processamento de linguagem natural sem treinamento específico (zero-shot) ou com poucos exemplos (few-shot), aproveitando o vasto conhecimento geral adquirido durante o treinamento em diversos dados.
Entenda como o LLM Impacta o Ambiente Corporativo e Seus Casos de Uso
O LLM está transformando o ambiente corporativo, revolucionando a forma como as empresas operam. Descubra seus principais casos de uso (para que são usados) e impactos.
- Automatização de Tarefas: o LLM automatiza processos de linguagem natural, como geração de relatórios, sumarização de documentos e atendimento via chatbots e assistentes virtuais;
- Tomada de Decisão: com análise rápida de grandes volumes de dados, o LLM gera insights valiosos para interpretar feedback de clientes, realizar análises de mercado e melhorar comunicações internas;
- Personalização de Experiências: permite adaptar comunicações e recomendações em escala, personalizando interações conforme as necessidades individuais dos clientes;
- Inovação e Desenvolvimento de Produtos: o LLM acelera pesquisas, identifica tendências e gera ideias inovadoras com base em dados de mercado;
- Tradução Automática: o LLM facilita a tradução de conteúdos entre diferentes idiomas, aprimorando a comunicação global;
- Análise Sentimental: ele analisa sentimentos em feedbacks e redes sociais, fornecendo insights sobre a percepção do público;
- Geração de Conteúdo e Desenvolvimento de Software: desde a criação de artigos até a revisão de códigos, o LLM apoia o desenvolvimento de software e conteúdo relevante para marketing e mídia.
Quais São os Desafios e Limitações do LLM?
Apesar das muitas vantagens do LLM, ele também apresenta desafios e limitações significativas que as organizações precisam considerar ao implementá-lo. Confira alguns desses.
Privacidade e Segurança de Dados: o treinamento de LLM envolve o processamento de grandes volumes de dados, alguns dos quais podem ser sensíveis para a empresa.
Riscos de Mal Uso (Viés): existe o potencial de mal uso do LLM, como na criação de desinformação ou conteúdo prejudicial. Isso requer que as organizações implementem salvaguardas e monitorem o uso dessa tecnologia cuidadosamente.
Alucinação: embora o LLM seja poderoso, ele pode falhar em tarefas que estão fora do domínio ou do tipo de dados em que foram treinados. Ele também pode gerar respostas incoerentes ou irrelevantes se confrontados com perguntas fora de seu escopo de conhecimento.
Alguns Exemplos de LLMs
Confira abaixo alguns exemplos de LLMs, desenvolvidos por diferentes empresas, juntamente com suas características principais:
Tess AI Light
Modelo rápido e econômico, otimizado para tarefas empresariais cotidianas.
- Contexto: 128k tokens
- Custo: Baixo
- Velocidade: Rápida
Capacidades (em escala de 0 a 1):
- Geral: 0,820
- Ciências Naturais: 0,402
- Codificação: 0,872
- Senso Comum: 0,594
- Análise Matemática: 0,702
- Compreensão de Leitura: 0,797
Tess AI v3
Modelo versátil que se destaca em tarefas empresariais complexas, desde análises aprofundadas até planejamento estratégico.
- Contexto: 200k tokens
- Custo: Alto
- Velocidade: Moderada
Capacidades:
- Geral: 0,883
- Ciências Naturais: 0,594
- Codificação: 0,920
- Senso Comum: 0,683
- Análise Matemática: 0,711
- Compreensão de Leitura: 0,931
ChatGPT 4o mini
- Versão mais rápida e acessível do ChatGPT 4o, com fortes habilidades em codificação e matemática.
- Contexto: 128k tokens
- Custo: Baixo
- Velocidade: Rápida
- (Capacidades: Idênticas ao Tess AI Light)
ChatGPT 4o
- Modelo avançado que se destaca em tarefas gerais, codificação e raciocínio de senso comum.
- Contexto: 128k tokens
- Custo: Alto
- Velocidade: Moderada
Capacidades:
- Geral: 0,887
- Ciências Naturais: 0,536
- Codificação: 0,902
- Senso Comum: 0,691
- Análise Matemática: 0,536
- Compreensão de Leitura: 0,834
Claude 3.5 Sonnet
Modelo equilibrado que se destaca em codificação e compreensão de leitura, com uma grande janela de contexto.
- Contexto: 200k tokens
- Custo: Alto
- Velocidade: Moderada
Capacidades:
- Geral: 0,883
- Ciências Naturais: 0,594
- Codificação: 0,920
- Senso Comum: 0,683
- Análise Matemática: 0,711
- Compreensão de Leitura: 0,931
Claude 3.0 Opus
- Modelo poderoso com forte desempenho geral e habilidades de codificação, mas velocidade de processamento mais lenta.
- Contexto: 200k tokens
- Custo: Alto
- Velocidade: Lenta
Capacidades:
- Geral: 0,857
- Ciências Naturais: 0,504
- Codificação: 0,849
- Senso Comum: 0,594
- Análise Matemática: 0,601
- Compreensão de Leitura: 0,868
Claude 3.0 Haiku
- Modelo rápido e econômico com desempenho geral e capacidades de codificação decentes.
- Contexto: 200k tokens
- Custo: Baixo
- Velocidade: Rápida
Capacidades:
- Geral: 0,752
- Ciências Naturais: 0,333
- Codificação: 0,759
- Senso Comum: 0,502
- Análise Matemática: 0,389
- Compreensão de Leitura: 0,737
Gemini 1.5 Flash
- Modelo rápido com uma janela de contexto massiva e bom desempenho geral.
- Contexto: 1M tokens
- Custo: Baixo
- Velocidade: Rápida
Capacidades:
- Geral: 0,789
- Ciências Naturais: 0,395
- Codificação: 0,743
- Senso Comum: 0,561
- Análise Matemática: 0,549
- Compreensão de Leitura: 0,855
Gemini 1.5 Pro
- Modelo versátil com excelentes capacidades gerais e uma enorme janela de contexto.
- Contexto: 2M tokens
- Custo: Médio
- Velocidade: Moderada
Capacidades:
- Geral: 0,859
- Ciências Naturais: 0,462
- Codificação: 0,719
- Senso Comum: 0,622
- Análise Matemática: 0,677
- Compreensão de Leitura: 0,892
Llama 3.1 405B
- Modelo poderoso com excelentes capacidades gerais, de codificação e análise matemática.
- Contexto: 128k tokens
- Custo: Alto
- Velocidade: Moderada
Capacidades:
- Geral: 0,886
- Ciências Naturais: 0,511
- Codificação: 0,890
- Senso Comum: 0,645
- Análise Matemática: 0,738
- Compreensão de Leitura: 0,859
Mistral 7B
- Modelo rápido e de baixo custo com capacidades gerais moderadas. Ideal para tarefas simples e rápidas que não exigem um alto nível de complexidade.
- Contexto: 33k tokens
- Custo: Baixo
- Velocidade: Rápida
Capacidades:
- Geral: 0,601
- Ciências Naturais: N/A
- Codificação: 0,305
- Senso Comum: N/A
- Análise Matemática: 0,131
- Compreensão de Leitura: N/A
Mixtral 8x7B
- Modelo equilibrado com desempenho geral melhorado em relação ao Mistral 7B.
- Oferece um bom equilíbrio entre velocidade, custo e capacidades, tornando-o adequado para uma variedade de tarefas.
- Contexto: 33k tokens
- Custo: Médio
- Velocidade: Moderada
Capacidades:
- Geral: 0,706
- Ciências Naturais: N/A
- Codificação: 0,402
- Senso Comum: N/A
- Análise Matemática: 0,284
- Compreensão de Leitura: N/A
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Com a variedade de LLMs disponíveis no mercado, cada um oferece soluções específicas para diferentes necessidades, seja em tarefas empresariais cotidianas ou em demandas mais complexas de codificação e análise.
Modelos como Claude, ChatGPT, Gemini, Llama, entre outros, são apenas alguns exemplos das ferramentas avançadas que você pode utilizar.
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