No final de 2022, o Chat GPT ganhou destaque nas redes sociais, na grande imprensa e nas conversas entre amigos e colegas de trabalho. Pela primeira vez na história, um modelo de linguagem demonstrava uma capacidade de conversar, produzir conteúdo e resolver problemas do dia a dia.
Por trás da tecnologia da OpenAI, no entanto, há um conceito não tão novo assim, muito mais amplo e que ainda não ganhou o destaque que merece. Ainda. São os Large Language Models (LLMs), modelos capazes de criar respostas, textos, códigos, imagens e outros formatos de conteúdo — e que prometem trazer grandes mudanças para o mercado.
Neste artigo, vamos detalhar um pouco mais o que são os LLMs, qual seu real potencial no mercado, em que áreas podem ser utilizados com mais sucesso e, é claro, como a UniSoma já está lidando com a “novidade”.
O que são os Large Language Models (LLMs)?
Os Large Language Models são modelos de linguagem avançados que utilizam técnicas de machine learning, entre outras, para entender e gerar conteúdo em linguagem natural. Esses modelos são treinados a partir de grandes conjuntos de dados para aprender padrões complexos e capturar o contexto em diferentes tarefas relacionadas à linguagem.
“Essas ferramentas consomem conteúdo público e até mesmo alguns privados, em quantidade massiva: Wikipedia, livros, bases de papers e artigos, fóruns, Reddit, X (antigo Twitter)… Qualquer fonte que possa ser processada e organizada para treinar esses modelos”, explica Jonas Rodrigues, gerente executivo da UniSoma.
Um dos exemplos mais populares de um Large Language Model é o ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer), desenvolvido pela empresa OpenAI. O modelo é conhecido por suas capacidades impressionantes de compreensão de linguagem natural e geração de texto coerente em uma variedade de contextos. Se você perguntar para a própria ferramenta, ela mesma responde qual é sua diferença para o LLM:
O termo “Large Language Models” (LLMs) é um conceito amplo que se refere a modelos de linguagem de grande escala, e o GPT (Generative Pre-trained Transformer) é um exemplo específico de um LLM desenvolvido pela OpenAI.
O GPT é uma série de modelos que utiliza a arquitetura de transformers e é treinado em tarefas de linguagem natural em grande escala. Sua popularização acabou contribuindo para dar maior ênfase ao termo “Large Language Models”, mas a verdade é que esse conceito usado para descrever modelos de linguagem de grande escala existe há algum tempo.
“É algo que já existe há décadas, mas houve um salto impressionante nos últimos tempos. Não só por conta da arquitetura, mas também dos processos. A OpenAI investiu bastante nessa questão de calibrar e refinar esses modelos”, destaca Volnei dos Santos, diretor técnico de Operações e Inovações da UniSoma. “É difícil filtrar informações vindas da internet, porque tem muita mentira. Então, esse processo de calibragem, com feedback humano inclusive, ajudou na criação de ferramentas como o ChatGPT”, complementa.
Como um LLM pode ser utilizado?
Os LLMs geralmente seguem uma abordagem de pré-treinamento e ajuste fino. No pré-treinamento, o modelo é treinado em um grande corpus de texto não rotulado para aprender a estrutura e os padrões da linguagem. Em seguida, o modelo pode ser ajustado para tarefas específicas por meio de treinamento supervisionado em conjuntos de dados rotulados.
Assim, há LLMs que se diferenciam pela sua capacidade de produzir texto. Outros se destacam pelo seu poder conversacional. Há, ainda, aqueles que se sobressaem na produção de imagens ou de códigos para desenvolvimento de software. Também existem ferramentas mais focadas em encontrar problemas e propor soluções, e assim por diante.
É por isso que se recomenda, antes de começar a usar um LLM, que se façam perguntas: que problema quero resolver? Não faz sentido usar por usar.
Em quais áreas os LLMs têm sido aplicados com mais sucesso?
O potencial dos Large Language Models ainda não é conhecido em sua totalidade. Mas elas já começam a despontar em algumas áreas específicas. Destacamos 10 segmentos em que os LLMs podem ser bastante úteis.
1) Processamento de Linguagem Natural (PLN)
LLMs são amplamente utilizados em tarefas de PLN, como análise de sentimentos e intenções, identificação de entidades e classificação de texto, por exemplo.
2) Tradução automática
Modelos como o GPT e o BERT têm sido empregados com sucesso em sistemas de tradução automática, melhorando a qualidade das versões em diferentes idiomas.
3) Geração de texto criativo
LLMs podem gerar conteúdo textual criativo (ainda que haja debate sobre essa “criatividade”). Entre esses materiais, estão poesias e até mesmo roteiros para filmes ou peças teatrais.
4) Resumos automáticos
Esses modelos podem resumir automaticamente grandes volumes de texto, extraindo as informações mais relevantes em cada contexto.
5) Respostas a perguntas
LLMs podem fornecer respostas a perguntas formuladas em linguagem natural, sendo úteis em assistentes virtuais e chatbots.
6) Assistência à escrita
Oferecem sugestões de correção gramatical, estilo e conteúdo ao usuário durante o processo de escrita.
7) Diagnóstico médico
Modelos de linguagem têm sido explorados para auxiliar em tarefas de diagnóstico médico, analisando registros e fornecendo informações relevantes.
8) Análise de mídias sociais
LLMs podem analisar grandes volumes de dados de mídias sociais, identificando tendências, sentimentos do usuário e até mesmo detecção de discurso de ódio.
9) Educação
Podem ser empregados em sistemas de tutoria inteligente, oferecendo suporte na aprendizagem e auxiliando na elaboração de material educacional e correção de provas.
10) Segurança cibernética
Na detecção de ameaças e análise de segurança, LLMs ajudam a identificar padrões em dados de segurança e contribuir na prevenção de ataques.
Como a UniSoma vem aplicando LLMs nas suas soluções?
A UniSoma tem uma larga experiência na área de inteligência artificial, com aplicações em diferentes segmentos mercado e nos mais diversos processos. Mas, quando o assunto é LLM, o cenário ainda é de expansão.
Embora já sejam realidade, a expectativa é que aumente a participação das Large Language Models no mercado, inclusive em segmentos dos quais os clientes da UniSoma fazem parte. A área educacional é um dos destaques, pelo potencial que tem de se beneficiar de LLMs. Análise curricular, curadoria de conteúdo, feedback de trabalho, tirar dúvidas sobre conteúdos e até correções de testes, por exemplo, são algumas possibilidades que já vêm sendo desenvolvidas no mercado.
Em conjunto com grandes players do segmento, a UniSoma vem buscando nas LLMs oportunidades para otimizar e aumentar a eficiência do trabalho dos profissionais. A intenção é que o modelo não substitua a intervenção humana, mas libere gestores, coordenadores e docentes para tarefas mais estratégicas.
Estamos saindo da fase de P&D (Pesquisa e Desenvolvimento), de estudar ideias a respeito de como aplicar os LLMs na prática, para entrar de fato na fase de colocá-las em operação com nossos clientes. “Em algumas áreas os LLMs se encaixam como uma luva, e a educação é uma delas”, finaliza Volnei.
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