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Inteligência Artificial

25 outubro 2023

A evolução dos processos de linguagem: aprimorando IA com LLMs (Large Language Models)

Uma das maiores mudanças na IA é, sem dúvida, a IA generativa.

Os sistemas de IA generativa se concentram na criação de conteúdo original com base em requisitos e solicitações específicos de usuários humanos, que são chamados de “prompts”. Os sistemas de IA generativa mostram capacidades incríveis na geração de música, imagens, vídeos, código e, mais importante, texto que muitas vezes é indistinguível do conteúdo gerado por humanos.

A geração de texto é um dos aspectos mais intrigantes da IA generativa, e essa grande conquista é o resultado de mais de 50 anos de pesquisa na área de Processamento de Linguagem Natural (PLN).

Sistemas como OpenAI chat GPT, Google Bard e outros são alguns dos mais famosos sistemas de IA generativa usando Large Language Models (LLM).

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O que são LLMs e como eles funcionam?

Os LLMs foram criados especificamente para lidar e analisar grandes quantidades de dados de linguagem natural. Usando esses dados, eles geram respostas para consultas do usuário (prompts). O processo de treinamento envolve expor esses sistemas a enormes conjuntos de dados e usar algoritmos avançados de aprendizado profundo para entender as complexidades da linguagem humana. Como resultado, eles têm a capacidade única de produzir respostas naturais para uma ampla gama de entradas escritas.

As capacidades consideráveis dos modelos de linguagem em IA generativa são baseadas em enormes quantidades de dados. Para gerenciar e processar esses dados de forma eficiente, bem como lidar com as demandas computacionais da construção de tais modelos, máquinas equipadas com GPU são indispensáveis.

Ao longo do tempo, o crescimento do poder computacional, particularmente por meio da disponibilidade de recursos poderosos, como Unidades de Processamento Gráfico (GPUs), juntamente com os avanços nas técnicas de processamento de dados, permitiu que os pesquisadores treinassem modelos significativamente maiores.
Essas duas últimas considerações são algumas das principais razões pelas quais a IA generativa só recentemente se tornou relevante. Embora a evolução desses sistemas já tenha sido rápida, a liberação da IA generativa para o público em geral acelerou ainda mais esse processo.

Os recursos da IA generativa aplicada à linguagem criaram grandes expectativas, estimulando a indústria de IA a explorar cada vez mais essa tecnologia. As aplicações da IA generativa na linguagem oferecem inúmeras vantagens em vários campos da PLN. Por exemplo, os modelos de linguagem grande se destacam na geração de conteúdo, resumo, paráfrase e tradução de idiomas

Eles podem criar esboços e rascunhos iniciais a partir de prompts detalhados, servindo como ferramentas de brainstorming inestimáveis. Os LLMs também podem resumir e parafrasear eficientemente conversas telefônicas inteiras ou reuniões com clientes, condensando enormes quantidades de texto em informações essenciais para facilitar a compreensão. A tradução linguística torna-se fácil com os LLMs, facilitando a globalização do conteúdo. Eles desempenham um papel crucial nos assistentes virtuais, oferecendo suporte nas interações com os clientes, solução de problemas e conversas abertas com os usuários. Eles também contribuem para a geração e correção de código, fornecendo trechos de código úteis com base em solicitações de linguagem natural.

Challenges and benefits of generative AI

A IA generativa oferece vantagens no processo de linguagem, mas também apresenta desafios na governança do modelo, explicabilidade da saída e ajuste fino. A principal desvantagem é a enorme quantidade de recursos computacionais necessários para treinar e fornecer respostas. Consequentemente, esses grandes modelos devem permanecer sob o controle das organizações, levantando preocupações sobre privacidade, segurança e dependência de modelos de “caixa preta”. Devido às demandas computacionais, esses serviços não são oferecidos gratuitamente além do uso básico, tornando o custo um fator significativo para implementação em larga escala.

No mundo da inteligência artificial (IA), particularmente com o surgimento de Large Language Models e Generative Artificial Intelligence, há uma preocupação crescente com a qualidade e confiabilidade dos resultados de IA. O ditado “entra lixo, sai lixo” enfatiza que, se esses modelos forem treinados com base em dados tendenciosos ou errôneos, seus resultados também serão tendenciosos e não confiáveis.

Um desafio significativo nesse cenário é o acesso a dados, que muitas vezes contêm informações confidenciais e residem em ambientes seguros, limitando o uso de LLM e outras técnicas de IA.

A filosofia da Almawave abraça um conceito chamado “IA composta”. Nesta abordagem, desenvolvemos modelos de “conjunto” que combinam de forma inteligente o poder da próxima geração de modelos de linguagem grande com as técnicas proprietárias da Almawave. Essas técnicas incluem sumarização extrativa, pesquisa vetorial, anonimização de dados e algoritmos de acesso a dados estruturados em linguagem natural.

Usando modelos de conjunto, a Almawave pode garantir o uso controlado e confiável do LLM em dados privados e/ou certificados dentro de um contexto de negócios. Isso aborda as preocupações de privacidade e segurança de dados enquanto aproveita os recursos de poderosos modelos de IA.

A aplicação desses modelos de conjunto abre um campo de possibilidades para vários casos de uso dentro das empresas. Por exemplo, na IA conversacional, os modelos podem interagir com os usuários em linguagem natural, oferecendo informações e suporte valiosos. Na descoberta de informações, os modelos de conjunto podem rolar com eficiência por dados estruturados e não estruturados, permitindo insights rápidos e relevantes. Além disso, na análise da fala, eles podem processar a linguagem falada para extrair dados e padrões valiosos.

Ao combinar os pontos fortes do LLM e as técnicas da Almawave, as empresas podem aproveitar com confiança o potencial da IA em domínios que exigem acesso confiável e controlado aos dados. Isso melhora a produtividade e a eficiência, ao mesmo tempo em que garante a conformidade com os regulamentos de privacidade de dados e considerações éticas.