Valores comerciais e risco de grandes modelos linguísticos

Os modelos linguísticos são uma parte importante do processamento da linguagem natural (NLP), um domínio da inteligência artificial (AI) que trata da compreensão e utilização da linguagem humana. 

Os modelos de grandes linguagens (LLMs) têm o potencial de revolucionar muitos aspectos de NLP e AI. Já estão a ser utilizados numa vasta gama de aplicações, e espera-se que as suas capacidades continuem a melhorar.

Este artigo dá-te algumas informações sobre os LLM, o que são, como podem ser úteis para as empresas e os riscos que lhes estão associados.

TL;DR

• Os modelos de linguagem de grande dimensão são um tipo de modelos de inteligência artificial que são treinados num corpus massivo de dados de texto.
• Os mais utilizados são o GPT-3, o BERT, o T5 e o RoBERTa.
• Os modelos linguísticos de grande dimensão podem ajudar as empresas a melhorar as suas operações, a reduzir os custos e a obter uma vantagem competitiva no seu sector.
• No entanto, os modelos linguísticos de grande dimensão podem ser treinados com dados enviesados, o que pode levar a resultados enviesados. Podem também ser vulneráveis a ataques e podem criar um ponto único de falha quando as empresas se tornam demasiado dependentes deles.
• TextCortex é o assistente tudo em um AI que as empresas podem escolher. Inclui um assistente de conversação AI personalizável chamado ZenoChat que pode gerar resultados de alta qualidade em mais de 25 idiomas em mais de 4000 plataformas.
  

Modelos de línguas grandes

Um modelo de linguagem de grande dimensão é um tipo de modelo de inteligência artificial que é treinado num corpus massivo de dados de texto, como livros, artigos e páginas Web.

Como é que eles funcionam?

Estes modelos foram concebidos para aprender os padrões e a estrutura da linguagem natural, o que lhes permite gerar respostas semelhantes às humanas a pedidos baseados em texto.

Os modelos de linguagem de grande dimensão tornaram-se cada vez mais populares nos últimos anos, uma vez que se revelaram promissores numa vasta gama de aplicações, incluindo o processamento de linguagem natural, os chatbots e os motores de pesquisa baseados em texto.

Os mais utilizados

Existem vários exemplos de modelos linguísticos de grande dimensão.

Os mais utilizados incluem GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3, desenvolvido pela OpenAI), BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers, desenvolvido pela Google), T5 (Text-to-Text Transfer Transformer, também desenvolvido pela Google), RoBERTa (um método de pré-treino para sistemas NLP , desenvolvido pelo Facebook AI Research).

Utilização

Agora, mais do que nunca, os grandes modelos linguísticos são utilizados numa vasta gama de aplicações.

Em NLP, são utilizados para melhorar a precisão de tarefas como a análise de sentimentos e a modelação de tópicos.

Também podem ser utilizados para alimentar chatbots, permitindo-lhes gerar respostas semelhantes às humanas às perguntas dos utilizadores.

Os modelos de linguagem de grande dimensão podem ser utilizados para melhorar ainda mais a precisão dos motores de pesquisa baseados em texto, facilitando aos utilizadores a procura de informações relevantes.

Também são bastante úteis para a criação de conteúdos e para o resumo de textos.

LLMs e empresas 

Os LLMs, ou Modelos de Linguagem e Aprendizagem, estão a ser cada vez mais utilizados pelas empresas como forma de melhorar a sua produtividade e eficiência. Os LLMs foram concebidos para ajudar as empresas a compreender melhor como comunicar eficazmente as suas ideias e objectivos aos seus empregados, clientes e outras partes interessadas. Podem ajudar as empresas a compreender melhor o seu mercado-alvo, a desenvolver um melhor serviço ao cliente e estratégias de marketing, e a criar planos de formação e desenvolvimento mais eficazes para os seus empregados.

Porquê?

Em geral, os modelos linguísticos de grande dimensão podem ajudar as empresas a melhorar as suas operações, a reduzir os custos e a obter uma vantagem competitiva no seu sector.

Valores

Os modelos linguísticos de grande dimensão podem trazer muitas melhorias para as empresas. Eis algumas delas:

1. Melhora a experiência do cliente: Os LLM podem ser utilizados para alimentar chatbots e outras interfaces de conversação, o que permite às empresas prestar um melhor serviço e apoio ao cliente. 

2. Aumento da eficiência: uma vez que estes modelos podem automatizar tarefas como a criação de conteúdos e a tradução, as empresas poderão poupar tempo e dinheiro, continuando a produzir conteúdos de elevada qualidade.

3. Melhora a tomada de decisões: Os LLMs podem facilmente processar e analisar grandes quantidades de dados baseados em texto, como comentários de clientes e publicações em redes sociais. Isto pode ajudar as empresas a tomar decisões comerciais mais informadas.

4. Vantagem competitiva: Os LLM podem dar às empresas uma vantagem competitiva, permitindo-lhes processar e analisar grandes quantidades de dados baseados em texto com maior rapidez e precisão do que os seus concorrentes.

Riscos

Ainda assim, as empresas devem considerar cuidadosamente os riscos da utilização de LLMs e implementar salvaguardas adequadas para mitigar alguns dos riscos que lhes estão associados.

Saída tendenciosa: Os modelos de linguagem de grande dimensão podem ser treinados com dados enviesados, o que pode levar a resultados enviesados.

Confidencialidade: Ao utilizar os LLMs, é importante ter em mente que eles podem processar e gerar texto com base em entradas que podem conter informações sensíveis ou confidenciais. Isto significa que os dados confidenciais devem ser mantidos em segurança e não devem ser expostos durante as interacções com os LLMs, tanto para utilizadores individuais como quando são integrados noutros processos.

‍Privacidade dos dados: Embora os LLMs não armazenem ou partilhem explicitamente os dados que utilizam para formação ou interacções futuras, existe ainda o risco de fugas de informação não intencionais ou violações de privacidade, particularmente quando se trata de informação pessoal ou sensível. Se um serviço como o ChatGPT é regularmente treinado nas interacções dos utilizadores, outros utilizadores podem descobrir que dados sensíveis foram enviados para o serviço em algum momento, ou mesmo fazer com que o serviço os gere.

‍Conformidade regulamentar: É essencial aderir aos regulamentos de protecção de dados, como o RGPD e outra legislação da UE, ao utilizar LLMs em aplicações empresariais, uma vez que não o fazer pode levar a multas pesadas, repercussões legais e danos à reputação de alguém.

Risco de um ponto único de falha: Finalmente, as empresas que dependem fortemente de grandes modelos linguísticos podem tornar-se dependentes deles, o que pode criar um ponto único de falha. Isto pode ser problemático se o sistema cair ou for comprometido de alguma forma.

É essencial certificar-se de que a utilização de LLMs pela tua organização está de acordo com os padrões éticos e não resulta na produção de material prejudicial. Garantir isso é uma obrigação para qualquer empresa.

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