LLM é uma IA baseada em aprendizado profundo que usa modelos de transformador (conjuntos de redes neurais formados por pares de codificadores e decodificadores) para entender e gerar texto. Treinado em conjuntos de dados extensos, ele utiliza autoatenção para processar relacionamentos na linguagem, servindo como uma IA generativa para criar conteúdo.
LLM é uma IA baseada em aprendizado profundo que usa modelos de transformador (conjuntos de redes neurais formados por pares de codificadores e decodificadores) para entender e gerar texto. Treinado em conjuntos de dados extensos, ele utiliza autoatenção para processar relacionamentos na linguagem, servindo como uma IA generativa para criar conteúdo.
A linguagem é a base da interação humana e nos ajuda a transmitir ideias, desenvolver relacionamentos e navegar pelas complexidades da vida social e profissional. Mais do que simplesmente uma ferramenta de comunicação, a linguagem é o meio pelo qual acessamos o mundo. E à medida que avançamos, nossa interação com ferramentas e tecnologias depende cada vez mais da linguagem natural, tornando nossas trocas com máquinas mais intuitivas e significativas.
Dessa forma, o sonho de construir uma inteligência artificial funcional sempre dependeu da criação de sistemas capazes de entender, interpretar e gerar linguagem humana. Nos últimos anos, esse sonho tornou-se uma realidade, com o desenvolvimento de LMs (language models, modelos de linguagem) de IA. Componentes centrais do NLP (natural language processing, processamento de linguagem natural), os modelos de linguagem básicos são treinados em conjuntos de dados limitados para realizar tarefas muito específicas: geração de texto simples, classificação, análise de sentimento etc. Um LLM (large language model, grande modelo de linguagem) é a evolução natural do LM padrão e viabiliza soluções de IA generativa que são capazes de realizar uma variedade muito mais ampla de atividades relacionadas à linguagem.
A evolução dos LLMs decorre de anos de pesquisa e desenvolvimento em ML (machine learning, aprendizado de máquina) e NLP e culminou em modelos que são capazes de participar de diálogos, responder a consultas, escrever textos coerentes e criar conteúdo que pareça notavelmente humano. Embora o conceito de máquinas que entendem e geram textos comparáveis a textos humanos seja há muito tempo um objetivo de cientistas de computação e linguistas, o avanço mais significativo veio com o desenvolvimento de modelos baseados em rede neural, especialmente o lançamento da arquitetura de transformador, em 2017.
À medida que o poder computacional aumentou e os conjuntos de dados cresceram, esses modelos foram sendo treinados em um corpus de texto em constante expansão, culminando no desenvolvimento dos LLMs que vemos hoje. Esses modelos, como a série GPT da OpenAI, estabeleceram novos padrões para a compreensão e geração de linguagem humana pelas máquinas, possibilitando que elas se comuniquem com um nível de nuances e complexidade que antes não era possível.
À medida que a aplicação de LLMs se expandiu, surgiram variações para atender a necessidades e desafios específicos. As principais categorias de LLM incluem:
Esses LLMs são ajustados para tarefas, como resumo, tradução ou resposta a perguntas. Concentrando-se em uma função específica, os LLMs específicos da tarefa podem oferecer melhor desempenho e eficiência nas funções designadas.
Esses modelos são projetados para serem versáteis e capazes de realizar uma ampla gama de tarefas linguísticas, sem treinamento especializado para ações individuais. Eles podem gerar texto complexo, entender o contexto e responder a consultas sobre vários assuntos, sendo assim extremamente úteis para um amplo espectro de cenários.
Adaptados com conhecimento em campos específicos (como direito, medicina ou finanças), os LLMs específicos do domínio são treinados em conjuntos de dados especializados. Sua base de conhecimento concentrada permite que eles entendam e gerem conteúdo específico do setor com maior precisão do que os LLMs de uso geral.
Dada a natureza global da comunicação, LLMs multilíngues são desenvolvidos para entender e gerar texto em mais de um idioma. Esses modelos são essenciais para criar sistemas de IA que podem atender a diversas comunidades, eliminando as barreiras linguísticas que impedem o fácil acesso às informações.
LLMs de poucos disparos são projetados para executar tarefas com exemplos ou orientações mínimos. Eles são capazes de se adaptar rapidamente a novas tarefas, por isso são flexíveis e eficientes para aplicações em que não há disponibilidade de dados extensos de treinamento.
Desenvolver sistemas que possam entender e usar a comunicação humana com um alto grau de sofisticação é um esforço complexo. Isso envolve a criação de modelos capazes de processar grandes quantidades de dados, reconhecer padrões na linguagem e gerar respostas coerentes, contextualmente apropriadas e (idealmente) indistinguíveis daquelas produzidas por humanos. No coração de qualquer LLM estão vários componentes-chave que trabalham em harmonia para alcançar este nível de experiência linguística. Cada um dos seguintes elementos desempenha um papel crucial no processamento, aprendizado e geração de linguagem para atender às necessidades dos usuários:
A camada de incorporação é a primeira fase do pipeline de processamento de um LLM. Sua principal função é converter palavras (chamadas de tokens) em representações numéricas que permitem que o modelo processe a linguagem matematicamente. Isso facilita a compreensão das semelhanças semânticas e sintáticas entre as palavras.
Cada palavra única no vocabulário do modelo está associada a um vetor denso. Palavras com significados semelhantes são posicionadas mais próximas umas das outras dentro deste espaço vetorial, ajudando o modelo a compreender as relações entre termos e desenvolver uma compreensão de algumas nuances da linguagem.
A camada FFN, muitas vezes parte de um bloco de transformador maior dentro de LLMs, é responsável pela transformação não linear dos dados. Ela permite que o modelo faça associações complexas entre os dados de entrada e saída, contribuindo para a capacidade do modelo de gerar texto com nuances e contextualmente relevante.
Dentro de um bloco de transformador, após o mecanismo de atenção processar os dados de entrada, a camada FFN aplica um conjunto de transformações lineares e ativações não lineares. Essa etapa é crucial para ajudar o modelo a aprender e gerar diversos padrões de linguagem.
Nem todos os LLMs usam camadas recorrentes, mas aquelas que usam se beneficiam da capacidade de processar sequências de dados. Proeminentes em modelos como LSTM (long short-term memory, memória de curto-longo prazo) e GRUs (gated recurrent units, unidades recorrentes fechadas), as camadas recorrentes permitem que o modelo mantenha um tipo de memória. Isso ajuda a entender e gerar linguagem com uma noção de continuidade e contexto no uso a longo prazo.
Camadas recorrentes processam sequências um elemento de cada vez, mantendo informações sobre os elementos vistos anteriormente na sequência. Isso possível graças a loops que permitem que as informações persistam, o que torna essas camadas particularmente eficazes para tarefas que envolvem dados sequenciais, como manter um diálogo contínuo.
O mecanismo de atenção é um algoritmo que permite que o modelo se concentre nas diferentes partes da sequência de entrada que são mais relevantes para sua tarefa. Esse foco seletivo possibilita que o modelo crie texto mais coerente e contextualmente relevante, gerenciando efetivamente dependências de longo alcance na linguagem.
O mecanismo atribui um peso a cada parte dos dados de entrada, indicando sua importância na geração da próxima palavra na sequência. Ao fazer isso, ele pode concentrar sua “atenção” em partes relevantes da entrada, ignorando o que pode não ser tão importante.
A espinha dorsal arquitetônica dos LLMs mais avançados, os transformadores, dependem muito do mecanismo de atenção para processar texto. Eles consistem em uma arquitetura representada por pares de codificadores (que processam texto de entrada) e decodificadores (que geram texto de saída relevante).
Os recursos de processamento paralelo dos transformadores permitem um aprendizado mais eficiente e ajudam esses modelos a capturar relacionamentos complexos e significados sutis nos dados contextuais. Isso os torna excepcionalmente competentes para entender e gerar linguagem humana.
Compreender e gerar textos é apenas uma forma de uso dos LLMs. Essas IAs avançadas oferecem aplicações práticas quase ilimitadas, como:
- Pesquisa online
Os mecanismos de pesquisa on-line se beneficiam imensamente de LLMs, que podem entender e interpretar consultas de pesquisa em linguagem natural, fornecendo resultados de pesquisa mais precisos e contextualmente relevantes. - Atendimento ao cliente
Os LLMs potencializam chatbots e assistentes virtuais para lidar com consultas de clientes, fornecer suporte e resolver problemas de maneira mais humana e eficiente, reduzindo os tempos de resolução e melhorando a precisão da solução. - Resposta da base de conhecimento
Os LLMs podem analisar extensos bancos de dados para fornecer respostas a perguntas específicas, tendo assim valor inestimável em áreas como suporte técnico, pesquisa e ferramentas educacionais. - Geração de texto
Da geração de relatórios à escrita de e-mails, os LLMs podem produzir texto coerente e contextualmente relevante que imita os estilos de escrita humana. - Copywriting
As áreas de marketing e publicidade se beneficiam muito de LLMs, que têm a capacidade de gerar textos criativos e atrativos para sites, anúncios, publicações em redes sociais e muito mais, economizando tempo e recursos. - Geração de código
LLMs capazes de entender linguagens de programação, gerar snippets de código, depurar ou até mesmo criar programas inteiros com base em descrições de linguagem natural estão democratizando a programação, permitindo que usuários que não são programadores criem softwares complexos. - Classificação do texto
Os LLMs podem categorizar o texto em categorias predefinidas com alta precisão, facilitando aplicações como moderação de conteúdo, detecção de spam e organização de informações. - Análise de sentimento
Entender o sentimento por trás dos dados de texto permite que as empresas avaliem as opiniões dos clientes, as tendências de mercado e a percepção nas redes sociais, para ajudar a orientar as estratégias de marketing e o desenvolvimento de produtos. - Pesquisa de DNA
Os LLMs podem ajudar a analisar sequências genéticas. Isso tem contribuído para avanços na medicina, como a identificação de distúrbios genéticos. - Tradução
Os LLMs podem traduzir texto entre idiomas com um alto grau de precisão, permitindo uma comunicação mais clara que reduz as barreiras linguísticas e tornando conteúdos acessíveis globalmente.
O LLM representa um avanço significativo na inteligência artificial. Dito isso, seu desenvolvimento e implantação trazem certos desafios diferenciados. Abaixo estão alguns dos principais obstáculos relacionados às soluções LLM:
O desenvolvimento de LLMs envolve investimentos financeiros substanciais: custos de recursos computacionais, armazenamento de dados e pessoal qualificado. A colaboração entre instituições acadêmicas, indústria e governo pode facilitar a distribuição de custos e recursos, tornando o desenvolvimento de LLM mais acessível.
Treinar LLMs para atingir os níveis desejados de desempenho pode levar semanas ou até meses, o que consume muito poder computacional. O treinamento incremental e a utilização de modelos mais eficientes podem reduzir os tempos de treinamento e o consumo de recursos.
Os LLMs precisam de conjuntos de dados grandes e diversificados para aprender as nuances da linguagem humana de forma eficaz. O crowdsourcing e as parcerias para compartilhamento de dados podem aumentar a variedade e o volume de dados de treinamento, melhorando a força e a aplicabilidade dos modelos.
O consumo de energia associado ao treinamento e à execução de LLMs pode contribuir significativamente para a pegada de carbono. O uso de fontes de energia renováveis para datacenters e a otimização da eficiência dos algoritmos de IA podem ajudar a mitigar o impacto ambiental.
O uso de dados pessoais para treinamento de LLMs levanta questões de privacidade, e os próprios modelos podem ser alvos de exploração mal-intencionada. A implementação de técnicas rigorosas de anonimização de dados e o aprimoramento dos protocolos de segurança do modelo protegem a privacidade do usuário e a integridade do sistema.
Os LLMs podem herdar ou amplificar vieses presentes em seus dados de treinamento, levando a saídas injustas ou discriminatórias. A curadoria cuidadosa de conjuntos de dados de treinamento e a aplicação de técnicas de detecção e mitigação de viés são essenciais para reduzir esse risco.
Entender como os LLMs chegam a determinadas saídas pode ser desafiador e levanta perguntas sobre seus processos de tomada de decisões. A pesquisa sobre a XAI (explainable AI, IA explicável) visa tornar o funcionamento dos LLMs mais transparente e compreensível para os usuários, facilitando a confiança e a confiabilidade.
Apesar dos desafios associados ao desenvolvimento e à implementação de grandes modelos de linguagem, os benefícios que eles oferecem superam significativamente os custos. A seguir estão algumas das vantagens mais notáveis dos LLMs, que destacam seu potencial transformador:
Os LLMs podem executar tarefas notáveis para as quais não foram treinados explicitamente (isso é conhecido como aprendizado de disparo zero). Isso significa que eles podem entender e executar instruções em contextos que nunca encontraram durante o treinamento, demonstrando um nível de adaptabilidade e compreensão que é inovador na IA.
A elevada escala na qual os LLMs operam permite que eles processem e analisem grandes conjuntos de dados muito além da capacidade humana, descobrindo padrões, informações e relacionamentos ocultos nos dados. Esse recurso é inestimável para pesquisa, business intelligence e qualquer campo que dependa de análise de dados em grande escala.
Embora os LLMs sejam treinados em diversos conjuntos de dados para entender padrões de linguagem geral, eles também podem ser ajustados para domínios ou tarefas específicos. Isso significa que eles podem ser adaptados para oferecer desempenho de nível especializado em muitas áreas profissionais, o que os torna ferramentas incrivelmente versáteis nos negócios.
Escrita, resumo, tradução e atendimento ao cliente: os LLMs podem automatizar uma ampla variedade de atividades. Essa automação pode reduzir significativamente o tempo e os recursos necessários para funções específicas, liberando os funcionários humanos para se concentrarem em desafios mais complexos e que requerem mais criatividade.
Os LLMs podem gerar conteúdo novo, inspirar soluções criativas e simular perspectivas diversas sobre um problema, servindo como ferramentas colaborativas que ajudam a atuação humana. Seja escrevendo, projetando ou resolvendo problemas, os LLMs trazem uma nova dimensão aos processos criativos.
Ao traduzir idiomas, resumir textos complexos e responder a consultas, os LLMs tornam as informações mais acessíveis para um público mais amplo. Isso ajuda a preencher lacunas educacionais e promove uma sociedade mais informada.
Ao fornecer informações derivadas de grandes conjuntos de dados e oferecer análises preditivas, os LLMs facilitam a tomada de decisões e o planejamento estratégico em empresas, governos e outros cenários. A capacidade do LLM de processar grandes quantidades de informações pode resultar em políticas e estratégias mais informadas e eficazes.
Ao automatizar e aprimorar tarefas que envolvem processamento de linguagem natural, de interações de atendimento ao cliente e criação de conteúdo até análise de dados e suporte à decisão, os LLMs permitem que as organizações escalem operações, reduzam custos e personalizem as experiências do cliente de maneiras que, de outra forma, não são possíveis. Eles podem processar e gerar rapidamente informações a partir de grandes quantidades de dados de texto, permitindo que as empresas antecipem tendências, entendam melhor o sentimento do cliente e tomem decisões orientadas por dados com maior velocidade e precisão.
Além disso, a adaptabilidade dos LLMs em vários domínios significa que esses modelos podem ser aplicados a campos extremamente especializados, oferecendo assistência precisa e confiável para complementar a experiência humana. Essa versatilidade melhora a eficiência operacional e abre novos caminhos para a inovação em produtos e serviços, criando oportunidades de atendimento das crescentes necessidades de clientes e mercados.
Simplificando, os LLMs são poderosos catalisadores da transformação e possibilitam que as empresas complementem sua força de trabalho profissional, ampliando e realinhando os limites da capacidade dos funcionários.
O que começou há muito tempo como uma tentativa de tornar os sistemas computacionais mais acessíveis e coerentes por meio da aplicação da linguagem humana se tornou uma revolução na IA generativa. Hoje, empresas em praticamente todas as indústrias e setores estão investindo em soluções de LLM. No entanto, o potencial completo dos LLMs só pode ser desbloqueado com os recursos, o suporte e a experiência certos. A ServiceNow tem tudo isso.
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