O que é LLM, grandes modelos de linguagem?
Empresas de tecnologia intensificaram o desenvolvimento de sistemas capazes de compreender e produzir textos com fluência próxima à humana
Nos últimos anos, empresas de tecnologia e centros de pesquisa ao redor do mundo intensificaram o desenvolvimento de sistemas capazes de compreender e produzir textos com fluência próxima à humana. Esses sistemas, conhecidos como grandes modelos de linguagem, ou LLMs, ganharam espaço principalmente a partir do fim da década de 2010.
Foi quando avanços em inteligência artificial (IA) permitiram que passassem a responder perguntas, redigir textos e até auxiliar na programação, segundo o artigo publicado pelo IBM.
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A evolução ocorreu com base em grandes volumes de dados e no uso de novas arquiteturas de redes neurais, transformando como pessoas e organizações interagem com máquinas.
O QUE SÃO OS GRANDES MODELOS DE LINGUAGEM
LLM é a sigla para Large Language Models, ou grandes modelos de linguagem. Trata-se de sistemas de inteligência artificial treinados com enormes quantidades de textos para aprender padrões da linguagem humana. Com isso, tornam-se capazes de entender perguntas, interpretar contextos e gerar respostas coerentes em diferentes formatos.
Esses modelos pertencem à área do deep learning, um ramo do aprendizado de máquina que utiliza redes neurais artificiais com várias camadas.
A base técnica dos LLMs é a arquitetura chamada transformador, apresentada em 2017, que revolucionou o processamento de linguagem natural ao permitir que o sistema analisasse palavras em relação umas às outras dentro de um mesmo contexto.
Na prática, um LLM funciona como um sofisticado mecanismo de previsão. Ele analisa uma sequência de palavras e calcula, com base no que aprendeu durante o treinamento, qual é o próximo termo mais provável. Esse processo ocorre repetidamente, até formar frases, parágrafos ou textos completos.
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COMO OS LLMS SÃO TREINADOS
O treinamento de um grande modelo de linguagem começa com a coleta de vastos volumes de dados, que podem incluir livros, artigos, páginas da internet e códigos de programação. Antes de serem utilizados, esses dados passam por processos de limpeza e organização.
O texto é dividido em unidades menores chamadas tokens, que podem ser palavras completas, partes de palavras ou até caracteres. Essa etapa, conhecida como tokenização, transforma o conteúdo em um formato compreensível para o modelo.
Grande parte do treinamento inicial ocorre por meio do chamado aprendizado autossupervisionado. Nesse método, o sistema aprende identificando padrões nos próprios dados, sem depender de rótulos feitos manualmente. O modelo faz previsões, compara com o resultado esperado e ajusta seus parâmetros internos milhões de vezes, em um ciclo contínuo de aperfeiçoamento.
Os LLMs possuem bilhões, e em alguns casos trilhões, de parâmetros. Esses parâmetros são valores numéricos internos que determinam como o modelo processa informações e gera respostas. Quanto maior o número de parâmetros, maior tende a ser a capacidade de captar nuances da linguagem.
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O PAPEL DA AUTO ATENÇÃO
O grande diferencial dos transformadores é o mecanismo de auto atenção. Esse recurso permite que o modelo avalie a importância relativa de cada palavra em um texto, mesmo que elas estejam distantes umas das outras na frase.
Ao analisar uma sentença, o sistema calcula relações entre todos os tokens, atribuindo pesos diferentes conforme a relevância para o contexto. Isso possibilita compreender melhor ambiguidades, referências e relações semânticas, algo que modelos anteriores tinham dificuldade em fazer.
Esse processo é repetido em diversas camadas internas da rede neural, enriquecendo gradualmente a representação do texto até que o sistema consiga gerar uma resposta adequada.
AJUSTE FINO E PERSONALIZAÇÃO
Depois do treinamento inicial, os LLMs podem passar por ajustes adicionais para desempenhar funções específicas. Esse processo é chamado de ajuste fino.
Em um cenário corporativo, por exemplo, um modelo geral pode ser adaptado para responder perguntas jurídicas, oferecer suporte técnico ou atuar no atendimento ao cliente. Esse refinamento pode ocorrer por meio de treinamento supervisionado com conjuntos de dados menores e especializados.
Outra técnica utilizada é o aprendizado por reforço com feedback humano. Nessa abordagem, avaliadores classificam as respostas do modelo, e o sistema aprende a priorizar aquelas consideradas mais úteis ou adequadas. O objetivo é alinhar o comportamento da inteligência artificial a padrões de segurança, ética e qualidade.
Há também o ajuste de instruções, voltado para melhorar a capacidade do modelo de seguir comandos dados pelos usuários, tornando as interações mais naturais e eficazes.
COMO OS LLMS SÃO UTILIZADOS
Uma vez prontos, os grandes modelos de linguagem passam a operar por meio de inferência. Ao receber um comando, o sistema converte o texto em tokens, processa as informações com base nos parâmetros aprendidos e gera a resposta palavra por palavra.
Entre as aplicações mais comuns estão a redação de textos, a produção de resumos, a tradução de idiomas, a análise de sentimentos e a geração de código de programação. Em ambientes empresariais, esses modelos são integrados a assistentes virtuais, ferramentas de automação e sistemas de busca interna.
Os LLMs também podem ser conectados a bases externas de dados por meio de técnicas como geração aumentada por recuperação, conhecida como RAG. Nesse caso, o modelo consulta informações atualizadas antes de formular a resposta, ampliando a precisão sem necessidade de novo treinamento completo.
LIMITAÇÕES E DESAFIOS
Apesar dos avanços, os grandes modelos de linguagem apresentam limitações. Um dos principais desafios é o risco de produzir informações incorretas, fenômeno conhecido como alucinação. Como o sistema gera respostas com base em probabilidades estatísticas, pode criar conteúdos plausíveis, mas imprecisos.
Outra preocupação envolve vieses herdados dos dados de treinamento, que podem resultar em respostas inadequadas ou injustas. Além disso, o treinamento e a operação desses modelos exigem elevado poder computacional e grande consumo de energia, o que gera debates sobre custos e impactos ambientais.
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Por essa razão, especialistas defendem práticas de governança e avaliação contínua, com testes de segurança, análise de desempenho e monitoramento de possíveis falhas.
UMA MUDANÇA DE PARADIGMA
A trajetória dos grandes modelos de linguagem reflete décadas de pesquisa em processamento de linguagem natural. Desde sistemas baseados em regras até redes neurais modernas, a evolução culminou na criação de ferramentas capazes de dialogar com usuários em escala global.
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Hoje, os LLMs estão presentes em plataformas amplamente utilizadas por empresas e consumidores, consolidando-se como uma das principais frentes de inovação em inteligência artificial.
