O que é um modelo de linguagem grande?

Um grande modelo de linguagem (LLM) é um tipo de modelo de inteligência artificial que foi treinado para reconhecer e gerar grandes quantidades de linguagem humana escrita.

Um grande modelo de linguagem (LLM) é um tipo de modelo de inteligência artificial que foi treinado por meio de algoritmos de aprendizado profundo para reconhecer, gerar, traduzir e/ou resumir grandes quantidades de linguagem humana escrita e dados textuais. Modelos de linguagem grandes são algumas das soluções de processamento de linguagem natural (NLP) mais avançadas e acessíveis atualmente.

Como uma forma de IA generativa, grandes modelos de linguagem podem ser usados ​​não apenas para avaliar o texto existente, mas também para gerar conteúdo original com base nas entradas e consultas do usuário.

Continue lendo para saber mais sobre modelos de linguagem grandes, como eles funcionam e como eles se comparam a outras formas comuns de inteligência artificial.

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Um modelo de linguagem grande, também conhecido como LLM, é uma solução de IA que pode aprender dados contextualmente em sequência por meio de redes neurais especializadas chamadas transformadores (veja abaixo mais informações sobre transformadores).

Por meio do treinamento baseado em transformador em conjuntos de dados de treinamento massivos, grandes modelos de linguagem podem compreender rapidamente e começar a gerar seu próprio conteúdo de linguagem humana. Em muitos casos, grandes modelos de linguagem também são usados ​​para tarefas como resumir, traduzir e prever a sequência de texto seguinte ou ausente.

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Processamento de linguagem natural (NLP) é um campo maior de teoria, ciência da computação e inteligência artificial que se concentra no desenvolvimento e aprimoramento de máquinas que podem entender e interpretar conjuntos de dados de linguagem natural.

O modelo de linguagem grande é uma aplicação específica do processamento de linguagem natural que vai além dos princípios básicos da análise textual, usando algoritmos e tecnologias avançadas de IA para gerar texto humano crível e concluir outras tarefas baseadas em texto.

Simplificando, um modelo de linguagem grande é uma versão maior de um modelo de transformador em ação. Um modelo de transformador é um tipo de arquitetura de rede neural que usa um conceito chamado auto-atenção para permanecer no caminho certo e permitir que ele transforme rápida e eficientemente um grande número de entradas em saídas relevantes.

Grandes modelos de linguagem são criados por meio dessa arquitetura de modelo de transformador para ajudá-los a se concentrar e entender grandes quantidades de dados textuais.

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Grandes modelos de linguagem funcionam por meio do uso de redes neurais especializadas chamadas de modelos transformadores.

Em outras palavras, um grande modelo de linguagem é um tipo de arquitetura de rede neural que se concentra principalmente na compreensão e geração de conteúdo original com sonoridade humana. As redes neurais são arquiteturas avançadas de IA que tentam imitar o cérebro humano para oferecer suporte a resultados mais avançados.

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Um grande modelo de linguagem é um tipo de IA generativa que se concentra na geração de texto semelhante ao humano de maneiras que fazem sentido contextual. A IA generativa é frequentemente usada para gerar texto, mas a tecnologia também pode ser usada para gerar áudio original, imagens, vídeo, dados sintéticos, modelos 3D e outras saídas não textuais.

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GPT e BERT são modelos de linguagem grandes baseados em transformadores, mas funcionam de maneiras diferentes.

GPT significa transformador pré-treinado generativo. É um tipo de modelo de linguagem autorregressivo que o OpenAI gerencia para usuários que desejam gerar texto semelhante ao humano. BERT significa Bidirecional Encoder Representations from Transformers; é uma coleção de modelos de linguagem bidirecional do Google que é mais conhecida por seus altos níveis de linguagem natural e compreensão contextual.

Como o BERT é construído em um codificador de transformador com apenas uma pilha de codificadores, o BERT é projetado para gerar e compartilhar todas as suas saídas de uma só vez. Em contraste, o GPT é um decodificador de transformador com apenas uma pilha de decodificadores, de modo que as saídas individuais podem ser compartilhadas com base nas saídas decodificadas anteriormente. Essa diferença nos transformadores significa que os modelos GPT são melhores na geração de novos textos semelhantes aos humanos, enquanto os modelos BERT são melhores em tarefas como classificação e resumo de texto.