Aqui está o que toda empresa deve saber sobre grandes modelos de linguagem

Desde a elaboração de histórias até a simplificação de artigos complexos e o envolvimento em conversas que parecem genuinamente humanas, os grandes modelos de linguagem (LLMs) estão impulsionando uma nova era de IA.

Neste artigo, compartilhamos nossa experiência de uma década como empresa de desenvolvimento de software de IA e mergulhamos no mundo dos LLMs, desvendando suas entranhas e explorando como eles estão remodelando o futuro da inteligência artificial.

Vamos começar com o básico: o que são modelos de linguagem grandes?

Um modelo de linguagem grande é um algoritmo treinado para reconhecer, resumir, traduzir, prever e gerar qualquer forma de texto.

Como os LLMs diferem dos modelos de linguagem tradicionais?

Grandes modelos de linguagem estão sob a égide de algoritmos de aprendizado profundo conhecidos como redes neurais transformadoras . Foi a arquitetura do transformador que ajudou a superar as limitações dos modelos de linguagem tradicionais que existem há anos.

Os modelos de linguagem tradicionais operavam de maneira sequencial, processando uma palavra (ou caractere) por vez e entregando um resultado assim que todo o texto de entrada fosse consumido.

Embora bastante funcionais, esses modelos tinham uma falha notável: costumavam “esquecer” o início de uma sequência quando chegavam ao fim.

Tudo mudou em 2014, quando foi introduzido pela primeira vez o mecanismo de atenção , que mais tarde foi popularizado pelo Google. O mecanismo de atenção permitiu uma mudança de paradigma do processamento sequencial, permitindo que um modelo de transformador percebesse toda a sequência simultaneamente.

Isso revolucionou a compreensão do contexto pelas máquinas. Ao abranger toda a entrada de uma só vez, o modelo transformador ganha a capacidade de compreender as nuances e relações complexas entre as palavras de um texto.

Como funcionam os LLMs nos bastidores?

Grandes modelos de linguagem aprendem com os dados.

Os conjuntos de dados usados para treinar LLMs são enormes. Por exemplo, acredita-se que o conhecido e querido GPT4 da OpenAI tenha sido treinado em cerca de 13 trilhões de tokens (pense: unidades básicas de texto que um modelo pode processar).

O modelo aprende gradualmente as palavras, os conceitos por trás delas e as relações entre elas. Depois que um modelo tiver aprendido o suficiente, ele poderá transferir seu “conhecimento” para resolver problemas mais complexos, como prever e gerar texto.

Isso é possível graças a uma arquitetura de transformador de dois componentes composta por um codificador e um decodificador:

Depois que um texto de entrada é inserido em um modelo, ele é convertido em tokens que podem ser partes de palavras, palavras inteiras, partes de sentenças ou sentenças completas. Os tokens são então convertidos em representações de espaço vetorial que preservam o significado inicial do token.

O codificador estrutura essas representações, selecionando detalhes importantes e criando um vetor de contexto baseado nisso. Portanto, o vetor de contexto contém a essência de todo o texto de entrada.

Com base na saída inicial e contando com o vetor de contexto, o decodificador gera uma saída coerente, digamos, escolhendo a palavra mais adequada para terminar uma frase. Ao repetir esse processo, um modelo de transformador pode gerar a passagem inteira, palavra por palavra.

Devido a esse extenso processo de treinamento, os LLMs não estão limitados a realizar nenhuma tarefa específica e podem atender a vários casos de uso. Esses tipos de modelos também são chamados de modelos de base. No entanto, você pode ajustar os modelos básicos para executar uma tarefa restrita, alimentando-os com pequenos pedaços de dados nos quais se concentrar.

Como os grandes modelos de linguagem são usados nos negócios?

Grandes modelos linguísticos estão a revelar-se activos valiosos em todos os sectores. Aqui estão apenas alguns casos de uso para lhe dar uma ideia do que os LLMs são capazes.

1. Chatbots e assistentes virtuais

Os LLMs estão impulsionando a evolução do atendimento e engajamento do cliente. Chatbots e assistentes virtuais desenvolvidos por LLMs podem lidar com consultas complexas, fornecer recomendações personalizadas e participar de conversas humanas, melhorando a experiência do usuário e a eficiência operacional.

As empresas de energia, como a Essent, lidam com um fluxo consistente de demandas de atendimento ao cliente. Jeroen Roes, gerente-chefe do programa de IA conversacional da Essent, diz que a empresa confiou na telefonia como sua principal ferramenta de atendimento ao cliente durante décadas.

No entanto, face à intensificação da concorrência e ao aumento dos pedidos de atendimento ao cliente, a Essent reconheceu a necessidade de reinventar as suas operações para manter uma vantagem competitiva.

A empresa viu uma oportunidade em chatbots baseados em LLM. Ao aproveitar esta tecnologia inovadora, a Essent conseguiu atender às crescentes necessidades de atendimento ao cliente.

2. Análise de sentimento, pesquisa de mercado e previsão de tendências

As empresas estão aproveitando os LLMs para análise de sentimento para avaliar a opinião pública, acompanhar a percepção da marca e prever tendências de mercado. Ao analisar vastos conjuntos de dados, os LLMs ajudam as empresas a tomar decisões informadas, otimizar estratégias de marketing e permanecer à frente da concorrência.

Por exemplo, Sprinklr, uma plataforma de gerenciamento de mídia social e envolvimento do cliente, utiliza grandes modelos de linguagem para análise de sentimentos . Isso ajuda as empresas a monitorar e se envolver em discussões relacionadas à sua marca ou produto nas redes sociais.

A plataforma da Sprinklr analisa dados de mídias sociais para identificar padrões de sentimento e fornecer informações valiosas sobre o comportamento e as preferências dos clientes.

3. Geração de conteúdo

Os LLMs estão mudando as antigas abordagens para escrever conteúdo. Eles podem gerar artigos, relatórios e descrições de produtos de alta qualidade. O conteúdo gerado pelos LLMs pode ser personalizado para se adequar às vozes específicas da marca, garantindo consistência e autenticidade.

Aqui estão alguns LLMs dignos de nota usados para geração de conteúdo em todos os setores:

• GPT-3, 4: Esses modelos são excelentes na geração de diálogos semelhantes aos humanos, redação, tradução e muitas outras tarefas relacionadas ao idioma.

• LaMDA: O LaMDA do Google foi projetado para conversas envolventes e geração de texto, oferecendo aplicações valiosas na interação humana.

• Megatron-Turing NLG: Um modelo de linguagem versátil, o Megatron-Turing NLG é usado para uma ampla gama de tarefas baseadas em texto e é particularmente conhecido por seu forte suporte a vários idiomas.

• DALL-E, Stable Diffusion, MidJourney: Esses modelos são especialistas em gerar imagens a partir de descrições textuais, abrindo novas possibilidades na geração de conteúdo criativo

4. Recomendações personalizadas

As plataformas de comércio eletrônico e os serviços de streaming estão aproveitando os LLMs para fornecer recomendações personalizadas aos usuários. Esses modelos analisam o comportamento e as preferências do usuário para selecionar conteúdo, produtos e serviços adaptados aos gostos individuais, aumentando a satisfação e a retenção do cliente.

Por exemplo, Instacart, um serviço de entrega de alimentos, utiliza LLMs para responder a dúvidas nutricionais e oferecer recomendações personalizadas de produtos.

Adotando LLMs para Negócios: Fatores a Considerar

Incorporar grandes modelos de linguagem em suas operações comerciais é um movimento estratégico que pode gerar benefícios significativos. No entanto, é crucial navegar por essa transformação de maneira cuidadosa e meticulosa.

Aqui, nos aprofundamos nos fatores essenciais que você deve considerar ao adotar LLMs para sua empresa.

1. Infraestrutura e recursos disponíveis

Os LLMs estão ávidos por poder de processamento, por isso exigem uma infraestrutura robusta. Antes de mergulhar, avalie sua infraestrutura de TI atual e determine se ela pode acomodar as demandas computacionais substanciais dos LLMs ou se uma atualização ou expansão é necessária.

Além disso, lembre-se de que os LLMs podem consumir muitos recursos. À medida que sua empresa cresce e sua dependência de LLMs aumenta, a escalabilidade se torna fundamental. Certifique-se de que sua infraestrutura não seja apenas adequada às necessidades atuais, mas também possa se adaptar às futuras.

A escalabilidade pode envolver a adição de servidores mais poderosos, a utilização de soluções baseadas em nuvem ou uma combinação de ambos.

2. Escolha se deseja usar código aberto ou personalizado

Existem duas maneiras comuns de adotar LLMs: ajustar um modelo de código aberto ou treinar um modelo personalizado. Sua escolha deve estar alinhada com seus objetivos de negócios.

Modelos de código aberto, como GPT-3,5, oferecem um ponto de entrada econômico para experimentar aplicativos alimentados por IA. Eles são pré-treinados em extensos conjuntos de dados e podem executar uma ampla variedade de tarefas relacionadas à linguagem.

No entanto, eles podem não ser adaptados às suas necessidades específicas, o que exige um ajuste fino.

Se você precisa de vantagem competitiva e maior flexibilidade, os modelos personalizados são a melhor opção. Eles oferecem flexibilidade na implantação, permitindo adaptar a estrutura, a configuração e o tamanho do modelo aos seus requisitos e objetivos específicos.

Por exemplo, se você administra uma plataforma de comércio eletrônico, um LLM personalizado pode ser treinado para entender melhor as consultas específicas do produto e as interações do usuário.

3. Avalie os conhecimentos e habilidades disponíveis

A implantação bem-sucedida do LLM depende de uma equipe qualificada. Especialistas em processamento de linguagem natural , aprendizado de máquina e aprendizado profundo são ativos cruciais. Esses profissionais podem ajustar e otimizar LLMs para seu caso de uso específico, garantindo que atendam aos seus objetivos de negócios de maneira eficaz.

E se você não tiver experiência interna, considere fazer parceria com provedores de serviços generativos de IA . Especializados na criação de soluções de IA, eles podem fornecer as habilidades e orientação necessárias.

4. Certifique-se de considerar os requisitos de conformidade e governança de dados

As empresas que operam nos setores de saúde, finanças e outros setores regulamentados aderem a regulamentações rígidas de privacidade de dados. Consequentemente, ao implementar LLMs, devem prestar atenção à governação e conformidade dos dados.

Estabeleça políticas robustas de governança de dados e medidas de conformidade para proteger os dados dos usuários e manter a confiança. Criptografia, controles de acesso e trilhas de auditoria são componentes essenciais da proteção de dados. Certifique-se de que seus LLMs também cumpram regulamentações específicas do setor, como HIPAA na área de saúde .

Desafios e riscos associados aos LLMs

Embora os LLMs ofereçam capacidades notáveis, também apresentam desafios dos quais as empresas devem estar cientes. Aqui, analisamos esses desafios e oferecemos soluções para garantir uma implementação bem-sucedida do LLM:

Desafio 1. Viés nos dados de treinamento

Os LLMs aprendem com vastos conjuntos de dados, mas esses conjuntos de dados podem conter preconceitos presentes nas fontes originais. Como resultado, o conteúdo gerado pelo LLM pode perpetuar ou amplificar involuntariamente esse preconceito.

Mitigação : Audite regularmente e ajuste os LLMs para identificar e remover preconceitos. Implemente algoritmos e diretrizes de detecção de polarização durante o treinamento do modelo para reduzir distorções na saída.

Além disso, considere diversificar os conjuntos de dados de treinamento para minimizar o viés inerente.

Desafio 2. Preocupações com privacidade e segurança de dados

Os LLMs geralmente lidam com dados confidenciais de clientes ou informações proprietárias. Medidas de segurança inadequadas podem resultar em violações de dados.

Mitigação : Implemente medidas rigorosas de segurança de dados , incluindo criptografia de dados confidenciais, controles de acesso para restringir o acesso aos dados apenas a pessoal autorizado e conformidade com regulamentos relevantes de proteção de dados (por exemplo, GDPR, HIPAA). Atualize regularmente os protocolos de segurança para ficar à frente das ameaças emergentes.

Desafio 3. Curva de aprendizagem e resistência dos funcionários

Os funcionários acostumados aos fluxos de trabalho tradicionais podem resistir à integração dos LLMs, vendo-os como disruptores ou ameaças às suas funções.

Mitigação : Invista em programas de treinamento abrangentes para capacitar os funcionários e familiarizá-los com a tecnologia LLM. Implemente estratégias de gestão de mudanças que envolvam os funcionários no processo de transição e enfatizem os benefícios dos LLMs no aumento da eficiência e da produtividade.

Desafio 4. Risco de confiança excessiva

Depender fortemente de LLMs, especialmente quando se trata de gerar mensagens para comunicação empresarial, pode diluir a autenticidade e a criatividade da marca.

Mitigação : Alcançar um equilíbrio entre automação e criatividade humana. Use LLMs como ferramentas para ajudar e aumentar a criatividade humana, em vez de substituí-la. Revise e edite continuamente o conteúdo gerado pelo LLM para alinhá-lo com a voz e os valores exclusivos da sua marca.

Resumindo

Grandes modelos de linguagem são ferramentas poderosas que prometem impulsionar a inovação, melhorar a experiência do cliente e otimizar as operações. Compreender os meandros dos LLMs e as considerações para a sua adoção é vital para as empresas que procuram uma vantagem competitiva.

Se você está pensando em embarcar na jornada do LLM e explorar as possibilidades ilimitadas que eles oferecem, estamos aqui para ajudar! Entre em contato com o Grupo ITRex e responderemos a qualquer pergunta não respondida e ajudaremos você a abraçar o futuro com LLMs.