Como os modelos linguísticos de grande dimensão se dirigem à TI empresarial

Os modelos de linguagem de grande dimensão tornaram-se cada vez mais populares nos últimos anos devido à sua capacidade de gerar texto de alta qualidade.

São treinados utilizando poderosos recursos informáticos que os tornam capazes de processar rapidamente grandes quantidades de dados: isto permite-lhes construir representações de conhecimento complexas que podem ser utilizadas para várias tarefas.

Este artigo dá-te algumas ideias sobre o que são modelos linguísticos de grande dimensão, como podem ser aproveitados pela TI da empresa e os riscos associados.

Vamos desvendar os pormenores!

TL;DR

• Os modelos de grande linguagem são sistemas de inteligência artificial que utilizam algoritmos de aprendizagem profunda para processar e compreender a linguagem natural.
• Podem ser utilizados no serviço ao cliente, na análise de sentimentos, na tradução e na criação de conteúdos.
• Os LLM comportam riscos como a perpetuação de preconceitos, a produção de informações falsas ou enganosas e a necessidade de formação de grandes quantidades de dados, que podem incluir informações pessoais e sensíveis.
• Os LLMs mais frequentemente utilizados incluem Turing NLG, GPT-3, GPT-4, Gopher, Chichilla e BERT.
• As melhores práticas para a sua implementação nas empresas incluem a escolha do modelo certo, a preparação e o aperfeiçoamento dos dados, o planeamento de uma integração com sistemas já existentes e a atenção.
• TextCortex é o companheiro tudo em um AI que vem com 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.
  

LLMs (Large Language Models)

Os modelos de grande linguagem são sistemas de inteligência artificial que utilizam algoritmos de aprendizagem profunda para processar e compreender a linguagem natural.

São treinados em grandes quantidades de dados de texto, como livros, artigos e sítios Web, para aprender padrões e relações na linguagem.

Como é que eles funcionam?

Os grandes modelos linguísticos funcionam utilizando algoritmos de aprendizagem profunda, especificamente redes neurais.

Durante o treino, o modelo recebe um texto de entrada e é treinado para prever a palavra seguinte ou a sequência de palavras no texto: o modelo ajusta então os seus parâmetros para melhorar as suas previsões com base nos dados de treino.

Depois de o modelo ter sido treinado, pode gerar novo texto em resposta a instruções que lhe sejam dadas. Para o efeito, o modelo recebe a mensagem como entrada e utiliza os padrões e relações aprendidos na linguagem para gerar uma resposta.

Benefícios 

Eis algumas formas como os modelos linguísticos de grande dimensão podem ser aproveitados pelas TI das empresas: 

1. Serviço ao cliente: os modelos de linguagem de grande dimensão podem ser utilizados para alimentar chatbots e assistentes virtuais que podem ajudar os clientes com as suas questões e problemas: estes chatbots podem responder aos clientes numa linguagem natural, fornecendo um apoio rápido e eficiente.
2. Análise do sentimento: estes modelos também podem ser utilizados para analisar o feedback e as críticas dos clientes para determinar o sentimento e identificar áreas a melhorar. Isto pode ajudar a compreender melhor os clientes e a melhorar os produtos e serviços.
3. Tradução: os modelos linguísticos de grande dimensão são muito úteis para melhorar a precisão e a rapidez dos serviços de tradução. Podem ser treinados com grandes quantidades de dados multilingues para fornecer traduções de alta qualidade em tempo real.
4. Geração de conteúdos: os modelos linguísticos de grande dimensão podem facilmente gerar conteúdos de alta qualidade, como descrições de produtos, publicações em blog e actualizações de redes sociais. Isto pode poupar tempo e recursos às equipas de criação de conteúdos e ajudar a melhorar a consistência e a qualidade dos mesmos.
   

Riscos

Os modelos linguísticos de grandes dimensões também implicam alguns riscos que devem ser tidos em conta.

Podem aprender e perpetuar preconceitos presentes nos dados de treino, o que pode levar a resultados discriminatórios ou injustos.

Podem gerar informações falsas ou enganosas, o que pode ter consequências negativas, especialmente no caso de notícias ou de informações relacionadas com a saúde.

Além disso, os modelos linguísticos de grande dimensão requerem a formação de grandes quantidades de dados, que podem incluir informações pessoais e sensíveis: existe o risco de estes dados serem comprometidos, conduzindo a violações da privacidade e a outros problemas de segurança.

Modelos linguísticos de grande dimensão e TI empresarial

Com o aumento da inteligência artificial e da aprendizagem automática, os modelos linguísticos de grande dimensão estão a tornar-se cada vez mais importantes para as TI das empresas.

Vamos analisar mais detalhadamente a forma como os processos empresariais estão a tirar partido das capacidades do AI com cada vez mais frequência.

Alguns exemplos e casos de utilização

Antes de mais, quais são alguns exemplos populares de tecnologias AI que se baseiam em grandes modelos linguísticos?

O Microsoft 365 Copilot combina o poder dos modelos de linguagem de grande dimensão com os teus dados no Microsoft Graph e nas aplicações do Microsoft 365 para garantir que as tuas palavras se tornam o teu activo mais poderoso para obteres excelentes resultados.

A Adobe também lançou a versão inicial do seu próprio site generativo AI para a geração de imagens através do treino do seu sistema Firefly, baseado em imagens geradas por humanos.

Em geral, os LLMs mais frequentemente utilizados incluem Turing NLG, GPT-3, GPT-4, Gopher, Chichilla e BERT.

Utilização comercial

Utilizando as vantagens dos LLMs, as empresas podem facilmente automatizar procedimentos, melhorar a tomada de decisões, bem como descobrir informações vantajosas que, consequentemente, conduzem a um aumento da produtividade e a vantagens competitivas.

Os modelos linguísticos de grande dimensão registaram recentemente um pico de utilização e visibilidade, mas na realidade já estão presentes no sector da tecnologia há vários anos.

Melhores práticas para implementar LLMs

Seguem-se alguns passos particularmente úteis que as empresas podem seguir para iniciar a sua viagem com os modelos AI :

1. Escolhe o modelo certo: é importante escolher um LLM com base em necessidades específicas, tendo em conta a complexidade da tarefa, as capacidades do modelo e os requisitos de recursos.
2. Prepara os dados e afina-os: recolhe os dados adequados para calibrar o teu modelo, verifica se os seus paradigmas são aplicáveis à tua empresa e se o resultado é pertinente para o domínio em questão.
3. Planear uma integração com sistemas já existentes: implementar a integração do LLM seleccionado nos seus processos e infra-estruturas existentes, de modo a garantir o mínimo de perturbações.
4. Atenção: não tenhas receio de abordar as preocupações éticas e de privacidade relacionadas com a implantação do AI . Certifica-te de que respeitas as leis de privacidade de dados e a utilização da inteligência artificial de uma forma ética.
   

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