A ascensão dos Large Language Models (LLM) tem impactado significativamente o campo da inteligência artificial (IA) e redefinindo a forma como interagimos com as máquinas.
Autora: Elisa Terumi Rubel Schneider
A ascensão dos Large Language Models (LLMs) tem impactado significativamente o campo da inteligência artificial (IA) e do processamento de linguagem natural (PLN), desencadeando avanços notáveis e redefinindo a forma como interagimos com as máquinas.
Esses modelos de linguagem já estão presentes nas nossas vidas e estão mudando a forma como as pessoas trabalham e se envolvem com a tecnologia. O lançamento do ChatGPT no final de 2022, com grande repercussão em 2023, evidencia a aderência dessa tecnologia em nossas rotinas diárias.
Afinal, o que são LLMs?
O termo Large Language Models, que em português poderia ser traduzido como "modelos de linguagem de grande porte", ou modelos treinados em um grande volume de dados, refere-se a uma classe avançada de modelos de IA projetados para entender e gerar texto em linguagem natural em uma escala considerável.
Esses modelos são treinados em conjuntos massivos de dados utilizando técnicas de aprendizado profundo (deep learning), permitindo que adquiram uma compreensão contextual da linguagem e capacidade de processar e compreender grandes volumes de dados textuais. Com isso, conseguem gerar textos coesos, completar frases, traduzir entre idiomas, responder a perguntas e realizar várias tarefas relacionadas à linguagem natural.
Exemplos notáveis de Large Language Models incluem modelos da família GPT (Generative Pre-trained Transformer) desenvolvidos pela empresa OpenAI, como o GPT-3.5 e GPT-4, e modelos baseados em BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), arquitetura desenvolvida pela Google. Esses modelos têm sido aplicados a uma variedade de setores, como assistentes virtuais e processamento de linguagem natural em larga escala.
Avanços Tecnológicos
Durante o ano de 2023, testemunhamos uma corrida de avanços tecnológicos relacionados aos LLMs e modelos generativos, resultando em impactos significativos em várias indústrias.
Além de modelos proprietários como GPT-4 e Gemini, da Google, os modelos open-source como o Llama 2 70B da Meta, o Falcon 180B e o Mixtral-8x7B da Mistral AI ganharam popularidade em 2023, apresentam desempenho comparável aos modelos pagos.
Também testemunhamos uma explosão de modelos de processamento de imagem e modelos multimodais , capazes de gerar imagens a partir de uma entrada textual (prompt), interpretar cenas visuais ou mesmo adicionar ou remover elementos em fotos. Como exemplos, temos o DALL-E, Midjourney e Stable Diffusion.
Para que servem os LLMs?
De repente, qualquer pessoa se viu capaz de gerar textos complexos, códigos, imagens e vídeos, com um simples comando de texto. Ainda estamos longe de compreender o impacto que essas tecnologias terão em nossa sociedade, mas podemos ter uma ideia.
Os LLMs estão sendo aplicados em diversas áreas. Setores como saúde, finanças, jurídico e educação integraram esses modelos para automatizar tarefas, fornecer insights preditivos e personalizar experiências do usuário. A capacidade dos LLMs de lidar com informações não estruturadas de maneira eficaz abriu portas para inovações em áreas anteriormente inexploradas. Pela capacidade de processar uma grande quantidade de texto e criar padrões de mensagens compatíveis com seres humanos, essa inteligência artificial pode se adaptar em diferentes segmentos no mercado.
A OpenAI, por exemplo, tem se destacado na vanguarda da inovação com ferramentas como os GPTs personalizados, que incorporam agentes autônomos de maneira eficaz, representando um avanço notável no cenário da inteligência artificial.
Desafios
O crescimento exponencial dos LLMs também trouxe à tona desafios éticos e de segurança. Questões relacionadas aos vieses nos dados de treinamento, privacidade do usuário, alucinações e potenciais manipulações de informações levaram a grandes debates. As organizações e pesquisadores enfrentam a responsabilidade de desenvolver diretrizes éticas sólidas para mitigar essas preocupações.
Além disso, a democratização do acesso a esses modelos de IA e aos benefícios de seu uso deve ser vista como prioridade. Iniciativas para disponibilizar modelos pré-treinados e recursos de código aberto visam envolver uma gama mais ampla de desenvolvedores e garantir que as vantagens dessas tecnologias se estendam além das grandes corporações.
Discussões sobre os limites da inteligência artificial, estratégias para controlá-la e a necessidade de alguns cuidados diante de avanços tão expressivos já estão em curso. O conceito de “IA responsável” representa uma mudança de paradigma na forma de enxergar a inteligência artificial: em vez de apenas pensar no desempenho de um modelo, os profissionais devem pensar também no compromisso ético e nas implicações desses sistemas em um contexto real.
Conclusão
O ano de 2023 foi testemunha de avanços extraordinários dos grandes modelos de linguagem, revelando seu potencial transformador em diversas áreas. A sociedade está percebendo rapidamente o valor dessa tecnologia, e com a implementação de novos modelos específicos de domínio, é provável que os Large Language Models ganhem ainda mais importância nos próximos anos.
Contudo, os desafios éticos, de segurança e de acesso não podem ser deixados de lado para garantir que essas inovações sejam benéficas para toda a sociedade. O futuro promissor dos LLMs dependerá da capacidade contínua de equilibrar o progresso tecnológico com considerações éticas e sociais.
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Autora: Elisa Terumi Rubel Schneider
Analista de sistemas da Celepar e doutora em Ciência da Computação pela PUCPR. Atua há mais de 8 anos em pesquisa na área de Inteligência Artificial e faz parte do grupo “Brasileiras em PLN”, grupo de mulheres brasileiras que trabalham com Processamento de Linguagem Natural.
