Modelos linguísticos de grande dimensão na empresa

Os modelos de grande linguagem (LLM) são um tipo de modelo de inteligência artificial concebido para tarefas de processamento de linguagem natural (NLP).

São treinados em grandes quantidades de dados de texto para compreender e gerar respostas ou resultados semelhantes aos humanos.

Este artigo dá-te algumas informações sobre os LLMs, o que são, porque são tão populares e como podem ser utilizados pelas empresas.

TL;DR

• Os modelos de grande linguagem (LLM) são um tipo de modelo de inteligência artificial concebido para o processamento de linguagem natural.
• Estes modelos utilizam algoritmos complexos e redes neuronais para gerar respostas relevantes e coerentes.
• Os modelos de linguagem de grande dimensão mais populares incluem o GPT da OpenAI, como o GPT-2, o GPT-3 e o GPT-4, o BERT e o T5.
• As empresas podem fazer uma chamada API para um modelo apresentado como um serviço: diferentes empresas fornecem APIs públicas que os utilizadores podem facilmente ligar a um software. 
• Em alternativa, estes modelos podem ser operados em servidores que são propriedade interna de uma empresa.
• TextCortex é o companheiro tudo em um AI que as empresas podem implementar. Inclui um assistente de conversação AI personalizável chamado ZenoChat que pode gerar resultados de alta qualidade em mais de 25 idiomas em mais de 4.000 plataformas.
  

O que são modelos linguísticos de grande dimensão?

Os modelos de linguagem grande são poderosos algoritmos de aprendizagem profunda que são capazes de compreender e gerar linguagem natural.

Como é que eles funcionam?

Estes modelos utilizam algoritmos complexos e redes neurais para compreender o contexto, a semântica e a sintaxe do texto introduzido e gerar respostas relevantes e coerentes.
O principal mecanismo subjacente aos grandes modelos linguísticos é a aprendizagem profunda, em particular a utilização de transformadores, que demonstraram um sucesso notável nas tarefas NLP . 

LLMs populares

Os modelos de linguagem de grande dimensão mais populares incluem a série GPT (Generative Pre-trained Transformer) da OpenAI, como o GPT-2, o GPT-3 e o GPT-4, bem como o BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) e o T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) da Google.

Todos eles se tornaram cada vez mais sofisticados e poderosos, com iterações mais recentes como o GPT-3 e o GPT-4 a apresentarem maior precisão, fluência e compreensão do contexto.

Capacidades

Estes modelos são capazes de realizar várias tarefas, como responder a perguntas, resumir textos, traduzir, analisar sentimentos e até criar conteúdos originais, como histórias, poemas ou artigos.

O papel dos LLMs na empresa

Agora que já compreendes melhor o que são os LLMs, vamos ver o papel que desempenham nas empresas.

Aproveitamento de APIs

Existem diferentes formas de contar com um LLM na empresa, para além da simples interface Web.

Podes fazer uma chamada API para um modelo apresentado como um serviço: diferentes empresas fornecem APIs públicas que os utilizadores podem facilmente ligar a um software. O processo traz várias vantagens, incluindo maior sofisticação e rapidez.

Executa um modelo de código aberto

Também podes descarregar e utilizar um modelo de código aberto num ambiente que geres pessoalmente.

Esta pode ser a solução perfeita para determinadas empresas ou casos de utilização. Estes modelos podem ser operados em servidores que são propriedade interna de uma empresa ou num sistema de computação em nuvem gerido pela empresa.

Compensações

É claro que as empresas devem ter em conta as vantagens e desvantagens dos MLM e aplicar medidas de precaução para reduzir alguns dos riscos potenciais associados à sua utilização.

Complexidade: A criação e manutenção de um LLM é muito complexa. As organizações devem sempre investigar se possuem a experiência e a capacidade dos funcionários de ciência de dados e engenharia para criar e supervisionar um LLM. 

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.

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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