Um modelo de linguagem grande (LLM) é um sistema de processamento de linguagem natural (NLP) treinado em grandes quantidades de dados de texto para prever as próximas palavras e frases prováveis.
- Os LLMs aplicam técnicas de aprendizagem profunda, como transformadores, para ingerir texto e aprender os padrões estatísticos e as relações entre palavras e conceitos linguísticos mais amplos.
- À medida que mais dados são fornecidos, eles se tornam melhores na geração de linguagem e texto realistas e semelhantes aos humanos.
Exemplos de usos de LLMs:
- Preenchimento de texto - Preencha automaticamente consultas de pesquisa, e-mails ou documentos
- Geração de texto - Crie ensaios, códigos, poesias e diálogos originais
- Resumo de texto - Resumir e destilar as principais informações de documentos
- Tradução - Traduzir texto entre idiomas
- Resposta a perguntas - Forneça respostas a perguntas baseadas em fatos
- Classificação de texto - Categorize documentos por tópico, sentimento, detecção de spam
- Reconhecimento de fala - Transcreva áudio falado para texto
Exemplos bem conhecidos de modelos grandes incluem o GPT-3.5 e o GPT-4 da OpenAI, o Gopher da DeepMind, o OPT da Meta e o Constitutional AI da Anthropic.
Os LLMs de última geração podem produzir textos coerentes, precisos e contextualmente relevantes e, ao mesmo tempo, inovar no que os assistentes de IA podem alcançar. No entanto, os riscos relacionados à parcialidade, à segurança e ao uso indevido continuam sendo fronteiras de pesquisa ativas.