Grandes modelos de linguagem: o que são e como funcionam

Olhando para entender grandes modelos de linguagem? Descubra seu poder e aplicações aqui. Saiba o que são LLMs, como funcionam e seu impacto na sociedade e nos negócios.

Os termos LLM ou “Large Language Model” são usados ​​com mais frequência atualmente. A maioria das pessoas sabe que está conectada à inteligência artificial, mas é só isso.

Muitos dos poderosos sistemas de inteligência artificial de hoje – do ChatGPT da OpenAI ao BERT do Google – são baseados em grandes modelos de linguagem, que incidentalmente são a fonte de seu poder. Mas o que torna esses LLMs diferentes de outras tecnologias de inteligência artificial antes deles?

Modelos de linguagem grandes, como o próprio nome sugere, são muito grandes. São sistemas de IA treinados com quantidades excessivamente grandes de dados, o que os torna muito eficientes com as linguagens humanas. Este post explica como.

O que são modelos de linguagem grandes?

Os modelos de linguagem grandes são um tipo de sistema de inteligência artificial treinado para reconhecer, replicar, prever e manipular texto ou outro conteúdo. Os modelos modernos de linguagem grande consistem em redes neurais de IA com bilhões ou mais parâmetros e geralmente são treinados usando petabytes de dados.

Um grande modelo de linguagem pode entender muitas coisas como um humano entenderia, embora não tudo. No entanto, ao contrário da maioria dos humanos, um grande modelo de linguagem pode ter um conhecimento mais amplo sobre quase tudo, fazendo com que pareça um computador onisciente.

Grandes modelos de linguagem hoje são possíveis devido à grande quantidade de informações digitais na Internet, aos custos mais baixos de computação e ao aumento do poder de computação de processadores paralelos de CPUs e GPUs.

Como funcionam os modelos de linguagem grandes?

Na superfície, um grande modelo de linguagem, como ChatGPT é fácil de usar. Tudo o que você precisa fazer é digitar algum texto e ele responderá – desde perguntas a todos os tipos de solicitações.

Sob a superfície, no entanto, há muito mais acontecendo para produzir os resultados aparentemente sem esforço pelos quais os grandes modelos de linguagem são conhecidos. Por exemplo, o sistema primeiro precisa ser criado, treinado e ajustado para produzir o tipo de resultado do ChatGPT.

Então, aqui está uma rápida olhada nos diferentes processos que tornam possíveis grandes modelos de linguagem.

  • Design: o design de um grande modelo de linguagem determinará como ele funciona, qual algoritmo e métodos de treinamento empregar, bem como o tempo e o custo do treinamento e manutenção geral.
  • transformadores: a maioria dos modelos de linguagem grandes é criada usando o modelo de aprendizado profundo transformador. Os transformadores são úteis porque apresentam um mecanismo de auto-atenção que os torna mais conscientes do contexto e, portanto, requerem menos tempo de treinamento em comparação com os modelos mais antigos.
  • Pré-treinamento e dados: da Wikipedia a grandes bancos de dados e outras fontes de dados exclusivas, a quantidade e a qualidade dos dados usados ​​no treinamento de um grande modelo de linguagem determinarão seus recursos de saída. O pré-treinamento fornece a um grande modelo de linguagem as informações básicas necessárias para entender o texto escrito, o idioma, o contexto e assim por diante. A maior parte do pré-treinamento do LLM é feita usando dados não rotulados nos modos de aprendizado semi-supervisionado ou auto-supervisionado.
  • Afinação: após o estágio de pré-treinamento de um LLM, a próxima etapa geralmente é o ajuste fino específico do domínio para transformá-lo em uma ferramenta mais útil para fins específicos, como bate-papo, pesquisa de negócios, conclusão de código e assim por diante. É nesta fase que são desenvolvidas ferramentas como o GitHub Copilot e o ChatGPT da OpenAI.

Grandes modelos de linguagem e ferramentas de software

Um grande modelo de linguagem também pode se conectar a outros sistemas ou plataformas de software por meio de plug-ins e integração de API. Isso permite que o LLM realize atividades do mundo real, como verificar a hora, realizar operações aritméticas, navegar na web e interagir com aplicativos da web por meio de plataformas como o Zapier.

Esta é uma área em desenvolvimento atualmente e as possibilidades são enormes. Por exemplo, tudo o que você precisa fazer é dar as instruções, e o LLM pode procurar coisas para você na web, fazer reservas, ficar de olho nas últimas notícias, fazer suas compras e assim por diante.

Termos e Rótulos do LLM

Não há um método específico para desenvolver um grande modelo de linguagem, então os grupos de desenvolvedores acabam com modelos diferentes que usam abordagens ligeiramente diferentes para atingir objetivos semelhantes. Essa situação deu origem a diferentes rótulos, pois tentam descrever como cada modelo funciona. A seguir estão alguns desses termos e o que eles significam.

  • modelo de tiro zero: um modelo de linguagem grande pré-treinado capaz de fazer classificações além de seu conjunto de treinamento básico e fornecer resultados bastante precisos para uso geral.
  • Modelo ajustado: Um modelo específico de domínio.
  • O Modelo Multimodal: Capaz de compreender e produzir tipos de mídia diferentes de texto, como imagens.
  • GPT: Transformador pré-treinado generativo.
  • T5: Transformador de transferência de texto para texto.
  • BART: Transformador Bidirecional e Auto-Regressivo.
  • BERT: Representações de Codificadores Bidirecionais de Transformadores.
  • Roberto: Abordagem BERT robustamente otimizada.
  • CTRL: Modelo de Linguagem de Transformador Condicional.
  • Lhama: Grande modelo de linguagem Meta AI.
  • Turing NLG: Geração de Linguagem Natural.
  • TheMDA: Modelos de Linguagem para Aplicações de Diálogo.
  • ELECTRA: Aprendendo com eficiência um codificador que classifica as substituições de token com precisão.

Aplicações de modelos de linguagem grandes

Grandes modelos de linguagem podem ser aplicados de forma útil a muitas áreas de negócios, desenvolvimento e pesquisa. Os benefícios reais vêm após o ajuste fino, que depende completamente do objetivo para o qual o modelo foi projetado. Aqui estão suas muitas áreas de aplicação.

  1. Tradução de Línguas: os modelos de idioma grande funcionam bem com vários idiomas. Eles podem traduzir frases simples em código de computador ou até mesmo produzir várias traduções de linguagem humana de uma só vez.
  2. Geração de Conteúdo: Da geração de texto a imagens e além, os LLMs podem ser empregados de forma lucrativa para gerar todos os tipos de conteúdo, incluindo descrições de produtos, conteúdo de marketing, e-mails da empresa e até mesmo documentos legais.
  3. Assistentes Virtuais: sua boa compreensão da linguagem humana torna os assistentes virtuais ideais dos LLMs. Eles podem aceitar a linguagem humana como um comando e usá-la para escrever coisas, realizar ações online, realizar pesquisas e muito mais.
  4. Bate-papo e conversas: eles também são ótimos parceiros de bate-papo, como demonstra o popular modelo ChatGPT.
  5. Resposta a Perguntas: modelos de linguagem grandes absorvem muitas informações durante o treinamento e isso os torna capazes de responder à maioria das perguntas de conhecimento geral.
  6. Resumo do Conteúdo: eles também podem resumir o conteúdo de texto grande em formas mais curtas. Os modelos de transformadores são ótimos nisso.
  7. Analise financeira: BloombergGPT é um ótimo exemplo disso.
  8. Geração de Código: os programadores de computador estão se tornando mais eficientes com copilotos alimentados por grandes modelos de linguagem ajustados para programação.
  9. Serviços de transcrição: os LLMs facilitam a realização de transcrições de texto para fala e fala para texto em tempo real.
  10. Reescrevendo o conteúdo: No mesmo idioma ou em um estilo diferente.
  11. Análise de Sentimentos: os LLMs podem ser usados ​​para deduzir com eficácia sentimentos embutidos nas comunicações humanas. Isso pode ser aplicado de maneira lucrativa pelas equipes de marketing que estudam seus clientes.
  12. Recuperação de informação: sua boa compreensão da linguagem humana torna os LLMs uma parte importante dos mecanismos de pesquisa modernos.
  13. Educação: De ferramentas de aprendizado interativas a sistemas de tutoria e classificação mais inteligentes e personalizados, as aplicações potenciais de LLMs na educação são vastas.

Os benefícios de grandes modelos de linguagem

Apesar dos muitos desafios impostos pelo desenvolvimento de grandes modelos de linguagem, seus benefícios são muitos e valem a pena. Aqui estão os principais.

  • Rico Entendimento da Linguagem: os LLMs podem entender e responder ao seu idioma como se você estivesse falando com outro ser humano. Isso os torna especialmente valiosos como uma interface entre humanos e o mundo dos computadores.
  • Criatividade: Os transformadores generativos pré-treinados provaram suas capacidades na produção de saídas de texto impressionantes, como por ChatGPT e imagens, como com Difusão Estável.
  • Versatilidade: um modelo zero-shot é uma ferramenta versátil que pode ser empregada para muitas tarefas e projetos que requerem diferentes ambientes e aplicações.
  • Habilidade de ajuste fino: qualquer organização pode pegar um modelo pré-treinado e ajustá-lo para assumir tarefas e processos em seu fluxo de trabalho. E isso inclui a imersão na cultura e na ética da organização, como branding, slogans e abordagens.

Os desafios

Grandes modelos de linguagem apresentam muitos desafios, o que os tornou domínio principalmente de corporações bem financiadas. Aqui estão os principais problemas que os desenvolvedores enfrentam com os LLMs.

  • Custos de Desenvolvimento e Manutenção: modelos de linguagem grandes são caros para desenvolver e manter.
  • Escala e Complexidade: O nome diz tudo. Grandes modelos de linguagem são enormes e complexos. Você precisa de uma boa equipe para construir e gerenciar uma.
  • Preconceitos e imprecisões: Dado o tamanho do aprendizado não supervisionado que eles passam, grandes modelos de linguagem podem incluir muitos vieses e imprecisões assim que eles os pegaram.
S / NNomeAnoDeveloperTamanho do CorpusparâmetrosLicença
1.GPT-42023OpenAIDesconhecido~ 1 trilhãoAPI pública
2.PanGu-Σ2023Huawei329 bilhões de tokens1 trilhãoProprietário
3.MT-NLG2021Microsoft/Nvidia338 bilhões de tokens530 bilhõesRestrito
4.Assistente aberto2023LAION1.5 trilhões de tokens17 bilhõesApache 2.0
5.BloombergGPT2023Bloomberg LPMais de 700 bilhões de tokens50 bilhõesProprietário
6.chamadas2023Meta1.4 trilhão65 bilhõesRestrito
7.Galactica2022Meta106 bilhões de tokens120 bilhõesCC-BY-NC
8.Cerebras-GPT2023Cerebras-13 bilhõesApache 2.0
9.BLOOM2022Huggin Face & Co350 bilhões de tokens175 bilhõesIA responsável
10.GPT-Neo2021Eleuther AI825 GB2.7 bilhõesMIT
11.falcão2023IIT1 trilhões de tokens40 bilhõesApache 2.0
12.Glamour2021Google1.6 trilhões de tokens1.2 trilhãoProprietário
13.GPT-32020OpenAI300 bilhões de tokens175 bilhõesAPI pública
14.BERT2018Google3.3 bilhões340 milhõesapache
15.Alexa™2022Amazon1.3 trilhão20 bilhõesAPI pública
16.YaLM2022Yandex1.7 TB100 bilhõesApache 2.0

LLMs de código aberto

Muitos dos modelos populares de linguagem grande são projetos de código aberto, embora suas complexidades e custos enormes tornem impossível para muitos desenvolvedores adotá-los. No entanto, você ainda pode executar os modelos treinados para fins de pesquisa ou produção na infraestrutura do desenvolvedor. Alguns são gratuitos, enquanto outros são acessíveis. Aqui é uma bela lista.

Lista dos Principais Recursos LLM

A seguir está uma lista dos principais recursos da web para aprender tudo sobre e acompanhar os grandes modelos de linguagem e o setor de IA.

  • OpenAI: Desenvolvedores de ChatGPT, GPT-4 e Dall-E
  • cara de abraço: Site popular para coisas relacionadas à IA, desde processamento de linguagem natural (NLP) até modelos de linguagem grandes
  • Blog do Google AI: oferece informações, atualizações de pesquisas, estudos e artigos da equipe de pesquisa do Google.
  • GitHub: plataforma de hospedagem de código popular com muitos projetos de código aberto e seus códigos.
  • Nvidia: Fabricantes de hardware de computação paralela
  • Antologia ACL: Grande plataforma com mais de 80 mil artigos sobre processamento de linguagem natural e lingüística computacional.
  • Neurips: Conferência sobre sistemas de processamento de informações neurais.
  • Médio: plataforma de blog com muitos blogs de IA e aprendizado de máquina de vários especialistas e pesquisadores.
  • ArXiv: Grande repositório científico com todos os tipos de trabalhos de pesquisa, incluindo IA e grandes modelos de linguagem.

Perguntas Frequentes

A seguir estão algumas perguntas frequentes sobre modelos de linguagem grandes.

O que é um parâmetro em modelos de linguagem grandes?

Um parâmetro é qualquer variável que pode ser ajustada durante o treinamento de um modelo para ajudar a transformar os dados de entrada na saída correta. Quanto mais parâmetros uma IA tiver, mais versátil e poderosa ela pode ser. Em outras palavras, as capacidades de um modelo de IA são determinadas por seu número de parâmetros.

O que significa corpus?

Corpus simplesmente se refere a todos os dados usados ​​no treinamento de um modelo de IA.

O que significa treinamento e pré-treinamento?

O treinamento de IA em aprendizado de máquina refere-se ao processo de fornecer um modelo de IA com dados estruturados e ensiná-lo o que eles significam usando aprendizado supervisionado ou não supervisionado – isto é, com ou sem um supervisor humano. O pré-treinamento, por outro lado, refere-se a um grande modelo de linguagem que já foi treinado e está pronto para um ajuste fino ou treinamento específico.

Qual é o mecanismo de atenção em um LLM?

A atenção é usada para entender o contexto de qualquer informação, como quando um modelo encontra uma palavra que pode ter vários significados. Ele pode deduzir o significado exato concentrando-se no contexto.

Qual é a diferença entre parâmetros e tokens no LLM?

Parâmetros são valores numéricos usados ​​para definir o comportamento do modelo, ajustando-os durante o treinamento. Os tokens, por outro lado, são unidades de significado, como uma palavra, um prefixo, um número, pontuação, etc.

Conclusão

Completando esta exploração de grandes modelos de linguagem e o que eles são, você concordará que eles estão mudando o mundo e estão aqui para ficar.

Embora os recursos técnicos de sua organização determinem se você pode participar aqui ou não, sua empresa sempre pode aproveitar os muitos benefícios de IA generativa fornecidos por grandes modelos de linguagem.

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke é um entusiasta de computadores que adora ler uma grande variedade de livros. Ele tem preferência por Linux sobre Windows/Mac e tem usado
Ubuntu desde seus primeiros dias. Você pode pegá-lo no twitter via bongotrax

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