LLMs: a revolução dos modelos de linguagem

Muito se tem falado sobre o impacto da inteligência artificial (IA) no futuro e não é à toa. Afinal, a tecnologia é revolucionária e a cada dia novas aplicações são descobertas. Mas com os pés bem fincados no presente, os LLMs (Large Language Models – ou Modelos de Linguagem de Grande Escala, na tradução livre em português) já estão dando o que falar. 

Grande parte do sucesso dos centros inteligentes e atendimento ao cliente, por exemplo, podem ser creditados aos LLMs. São eles que permitem uma comunicação cada vez mais fluida com o consumidor, dando aquele toque humanizado que não substitui o colaborador, mas ajuda a quebrar resistências ao uso da tecnologia.

E, por não ser um modelo tão “fechado”, consegue ter um nível maior de interpretação de forma que se torna mais ágil na solução de problemas de menor complexidade e distribuição de tickets.

Assim, se por um lado a equipe tem mais tempo para focar na solução de problemas mais complexos de seus clientes, a naturalidade dos modelos de linguagem agrega valor às marcas, aproximando o consumidor das vantagens da transformação digital.

Aposto que você ficou curioso para saber mais sobre o assunto! Então fique conosco até o fim deste artigo e descubra como gerar vantagens competitivas para a sua empresa com os modelos de linguagem natural!

Mas afinal, o que são os LLMs?

Apesar de “Os Jetsons”, criado em 1962, já antever o surgimento da inteligência artificial, na prática do dia a dia seus primórdios não estão tão distantes assim. 

Há pouco mais de cinco anos, por exemplo, o mercado começava a experimentar o uso da IA com core NLP (processamento de linguagem natural). Muitos deles eram modelos de machine learning (ML) de análise preditiva que buscavam ajudar gestores a tomar decisões embasadas por dados qualitativos – especialmente feedback de clientes.

Como um dos subcampos do ML, a IA Generativa se concentra a gerar conteúdos (textos, vídeos, imagens e áudios) originais. Sim, apesar de serem baseados em outros conteúdos, produzidos por humanos ou outras IAs, eles são totalmente originais. E é aí que entram os LLMs, um dos vários modelos / técnicas empregadas para gerar estes conteúdos. 

Os LLMs, então, são modelos generativos que procuram produzir, de forma também original, linguagem natural humana em larga escala. Para isso, geralmente utilizam redes neurais e grandes, imensos volumes de textos – que, por sua vez, são o grande foco desses modelos.

E é aí que fica ainda mais interessante. Quando falamos em tecnologia, temos o costume de pensar em dados precisos e resultados objetivos, certo? Mas com a IA generativa não é bem assim. Até pelo próprio cerne da sua existência: ela procura emular como pensamos. E o ser humano é, em sua essência, imprevisível.

Isso faz com que a IA “interprete” o que recebe de informação, gerando uma certa independência na distribuição de pedidos e solução de problemas mais simples, embora dentro de alguns parâmetros.

Treinamento é feito em rede neurais com bilhões de parâmetros

Então como você viu, a IA generativa usa os LLMs para atender às solicitações da linguagem humana produzindo conteúdo variado. Mas quando pensar em LLMs pense grande – mas realmente grande. 

Os modelos de linguagem natural são treinados em redes neurais monstruosas, com vários nós e camadas, e cada nó conectado a cada nó da camada subsequente e por aí vai.

Assim, dizemos que essas redes neurais são baseadas em transformadores com bilhões de parâmetros, cujos valores são ajustados interativamente durante o treinamento. E isso continua até que o modelo preveja corretamente o próximo token e a sequência anterior de tokens de entrada.

Então podemos dizer que os LLMs praticam um autoaprendizado, evoluindo constantemente em questões de gramática, conhecimentos básicos, idiomas, etc.

Isso porque, ao contrário de seus antecessores, as RNN (redes neurais recorrentes dos antigos modelos de machine learning), eles não processam entradas sequencialmente, mas sim sequências inteiras em paralelo. 

Os LLMs trabalham com vetores multidimensionais ou incorporações de palavras: palavras com significados contextuais semelhantes ou de alguma forma relacionadas ficam próximas no espaço vetorial.

Esse treinamento resulta em LLMs que podem ser facilmente adaptados para realizar várias tarefas usando conjuntos relativamente pequenos de dados supervisionados. É o chamado ajuste fino. 

Principais aplicações de LLMs no mercado

Na prática, o que não faltam são aplicações para os LLMs. Veja alguns exemplos:

• Conteúdo escrito: copywriting, classificação de textos, geração de códigos, geração de textos e geração de resposta da base de conhecimento, notícias, scripts de marketing, etc.
• Medicina: através da análise de grande volume de dados médicos e acesso a uma infinidade de pesquisas, podem gerar planos de tratamento altamente personalizados, sugerindo abordagens específicas e até inovadoras.
• Cibersegurança: identificação de padrões de dados de segurança e prevenção de ataques cibernéticos.
• Telecomunicações: os LLMs podem automatizar processos complexos e demorados, processando e analisando contratos, documentos e dados dos  clientes. Com isso reduzem os erros humanos e aceleram a entrega de serviços, agregando valor à empresa e melhorando a imagem da marca no mercado.
• Atendimento ao cliente: permitem que os chatbots respondam instantaneamente às consultas dos clientes, melhorando a experiência do usuário com mais rapidez, assertividade e precisão das respostas. 

Por outro lado, otimiza o tempo dos atendentes humanos, que podem se dedicar a resolver questões mais complexas.

• Bem além do atendimento: quando o assunto é agregar valor para o cliente, os LLMs também são altamente estratégicos. Ao analisar as interações nas redes sociais e o feedback dos consumidores, eles conseguem identificar tendências de mercado e as preferências do público-alvo. 

Com isso é possível criar novas ofertas e inovar nos serviços e, inclusive naqueles baseados em IA, soluções aprimoradas de segurança e assistentes pessoais inteligentes, por exemplo.

Vantagens e desafios dos LLMs

Você já deve ter percebido uma série de vantagens em usar os LLMs. Então imagine seu suporte usando os modelos de linguagem natural. Você pode simplesmente treinar para que ele aprenda através de exemplos – positivos e negativos – sobre o que deve ou não deve fazer. 

E como ele é capaz de aprender sozinho e “interpretar” informações, você não precisa elencar todos os exemplos de sinônimos e expressões relacionadas ao suporte, atendimento ao cliente, Desk Help, etc. Além disso, estes modelos são capazes de aprender em diversos idiomas, gerando textos naturais e coerentes.

Lógico que há variações de resultados devidos às interpretações e isso pode ser um desafio. Afinal, diferentemente do ser humano, é uma máquina a seu serviço, e, portanto, não pode pensar. 

Ela trabalha apenas com suposições, podendo produzir algo não real. Na IA generativa, isso é chamado de “alucinação”. Porém, é possível reduzir as alucinações ao mínimo através dos treinamentos, geralmente sendo um desafio compensado pelo ganho de resultados.

O futuro dos LLMs e suas implicações para a sociedade

Para os especialistas, a expectativa é que em um futuro não muito distante, os LLMs deve apresentar um desempenho bastante próximo ao do humano. É o caso dos modelos de linguagem natural robóticos, capazes não só de emular, mas superar, em vários casos, o cérebro humano. 

Apesar de não serem infalíveis, estes modelos estão tendo suas capacidades cada vez mais aumentadas, eliminando respostas incorretas, reduzindo  preconceitos e melhorando a performance através dos treinamentos. 

Por outro lado, vários LLMs já estão sendo treinados com vídeos e áudios, apesar de a maioria ainda ser com textos. E isso já abre a janela para os modelos serem incorporados aos veículos autônomos.

Já nos ambientes de trabalho, eles já são capazes de reduzir a carga de tarefas repetitivas e monótonas, tanto nos chatbots de atendimento ao cliente quanto na redação automatizada simples. E a tendência é uma especialização cada vez maior nesse sentido, melhorando a experiência do usuário.

E não podemos esquecer uma aplicação importante tanto nas empresas quanto no dia a dia pessoal: os assistentes virtuais. Eles deverão ficar cada vez mais aptos a entender e interagir com os usuários, compreendendo necessidades e rotinas cada vez mais complexas. 

Enfim, há várias formas como os modelos de linguagem natural podem impactar ambientes de trabalho, o mercado e a sociedade como um todo. Afinal, ao mesmo tempo, em que otimiza processos, também nos torna, a todos, cada vez mais dependentes da tecnologia.

Porém, este é um caminho sem volta, e como tal é importante compreender e preparar vidas pessoais e profissionais para este novo mundo, buscando sempre a melhoria contínua dos processos e a compreensão das necessidades do próximo – usando a tecnologia para humanizar os relacionamentos.

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