< Insights

LLM na Era Digital: arquitetura, desafios éticos e tendências que moldarão o futuro da Comunicação

  • Transformação Digital
  • Artigo

Na era digital, testemunhamos grandes avanços em tecnologias de processamento de linguagem natural, com destaque para os chamados Large Language Models (LLM). Essas arquiteturas avançadas de aprendizado de máquina revolucionaram a forma como interagimos com sistemas computacionais e interpretamos vastas quantidades de dados textuais. 

Neste artigo, falaremos sobre Large Language Models, abordando sua definição, arquitetura e funcionamento, exemplificando sua aplicação prática em diversas áreas. Porém, apesar dos seus benefícios, também há desafios éticos intrínsecos à utilização dos LLMs, refletindo sobre questões fundamentais de compreensão de contexto e originalidade. E, por fim, mergulharemos na sinergia do LLM com outras tecnologias. 

O que é o LLM?

O Large Language Model ou LLM é um tipo de modelo de linguagem que utiliza técnicas de inteligência artificial para criar e compreender texto em larga escala. Ele é treinado em grandes quantidades de dados textuais, como livros, artigos, sites da web e outros recursos linguísticos disponíveis. 

Essa tecnologia é capaz de aprender a estrutura e os estilos, bem como capturar nuances e padrões semânticos. Uma das suas características fundamentais é a capacidade de gerar textos coerentes e fluentes e ela pode também ser usada para completar frases, escrever histórias, responder perguntas, traduzir, realizar análises de sentimentos e muito mais. 

É muito comum que o LLM seja aplicado como assistentes virtuais, chatbots, corretores ortográficos, sistemas de resumo automático, entre outros. Para dimensionar a sua importância, temos o exemplo da crescente popularidade de ChatGPT, desenvolvido pela OpenAI, que continua a consolidar sua presença online, registrando mais de 1,6 bilhão de visitantes no mês de março de 2023. Apesar de não ser um buscador convencional como o Google, esse chatbot conquistou a posição de quarto maior, superando o Bing da Microsoft e o DuckDuckGo. Esses números foram divulgados pelo Similar Web, um site especializado em análises de tráfego. Atualmente, o chatbot fica atrás apenas do Google, Baidu e Yandex.

Como funciona o LLM?

O Large Language Model opera por meio de uma arquitetura avançada de aprendizado de máquina, fundamentada em redes neurais profundas. Essa abordagem é central para a compreensão e geração de linguagem natural de maneira contextualmente precisa.

O processo de funcionamento começa com a fase crucial de treinamento prévio, durante essa etapa o modelo é exposto a vastos conjuntos de dados textuais para aprender padrões, contextos semânticos, relações gramaticais e nuances linguísticas. A base de conhecimento é essencial para que o modelo possa entender e gerar texto em tarefas específicas.

Ao receber uma entrada, o LLM utiliza um processo chamado tokenização, que consiste na divisão do texto em unidades menores, conhecidas como "tokens". Cada token é então convertido em uma representação numérica para permitir o processamento pela rede neural. Então, ele não considera apenas a palavra ou token atual, mas também leva em conta o onde e como a informação está inserida possibilitando respostas mais coerentes e contextualmente relevantes. 

A arquitetura do LLM é frequentemente baseada em mecanismos de atenção, o que permite que o modelo atribua pesos diferentes a diferentes partes do texto. O foco seletivo é crucial para compreender e gerar textos de maneira mais informada.

Durante o processo de transformação, múltiplas camadas são aplicadas à entrada, cada uma capturando e refinando características específicas. E as camadas são responsáveis por extrair informações complexas e representar o conhecimento adquirido pelo modelo.

A geração de respostas é uma capacidade distintiva do LLM. Ao ser alimentado com uma entrada, o modelo utiliza seu conhecimento prévio para gerar respostas ou prever o próximo token no texto. É um recurso importante em tarefas como responder a perguntas, completar frases ou até mesmo criar texto de forma autônoma.

Essa tecnologia pode ser aprimorada continuamente com dados adicionais de treinamento, permitindo que ele se adapte a novos contextos e informações. E isso é vital para manter o modelo relevante ao longo do tempo e diante de mudanças nas demandas linguísticas.

Benefícios e Exemplos do LLM

Existem diversos exemplos do uso de LLM, mas reunimos os três principais deles e como as empresas se beneficiam.

Assistência ao Cliente

Empresas integram chatbots alimentados por LLMs em suas plataformas de atendimento ao cliente. Eles conseguem lidar com uma variedade de perguntas frequentes, fornecer informações sobre produtos e serviços, e até mesmo auxiliar na resolução de problemas comuns de forma rápida e precisa. Liberando os agentes de atendimento para lidar com questões mais complexas, e, assim, promovendo uma experiência de cliente mais ágil e satisfatória. 

Criação de Conteúdo

O LLM é utilizado na geração de conteúdo criativo, desde redação publicitária até produção de roteiros, economizando tempo e recursos. É muito comum que empresas utilizem o chat GPT, por exemplo, para criar conteúdo criativo, desde redação publicitária até a produzir artigos e histórias ou até mesmo para criar automaticamente descrições de produtos, organizar e gerar ideias para campanhas publicitárias e compor conteúdo para websites. 

Análise de Dados

Na área de negócios, o LLM pode analisar grandes conjuntos de dados, fornecendo insights valiosos para tomada de decisões estratégicas. A MonkeyLearn, empresa especializada em oferecer soluções de processamento de linguagem natural e análise de texto por meio de modelos avançados, integra LLMs em suas ferramentas para ajudar os seus clientes a extrair insights valiosos de grandes conjuntos de dados textuais. E isso inclui a capacidade de analisar sentimentos em avaliações de produtos, classificar automaticamente feedbacks de clientes, identificar tópicos em documentos extensos, entre outras tarefas analíticas.

Ao incorporar LLMs é possível que as empresas automatizem e aprimorem processos de análise de dados, economizando tempo e recursos. A abordagem também facilita a compreensão de padrões complexos nos dados, contribuindo para decisões mais informadas e estratégias mais eficazes.

Desafios éticos na utilização do LLM

A implementação de Large Language Models apresenta desafios éticos significativos. Um ponto crítico é o viés nos dados que pode resultar em respostas discriminatórias ou injustas. Além disso, a capacidade desses modelos de gerar conteúdo falso, como deep fakes de texto, levanta preocupações sobre a disseminação de informações enganosas.

Questões de privacidade e segurança também surgem, pois os LLMs podem inadvertidamente revelar informações sensíveis. A responsabilidade pelo conteúdo gerado por esses modelos é uma preocupação, especialmente em termos de controle de discurso prejudicial. 

Esse tema é tão emblemático que o Centro de Inteligência Artificial e Política Digital (CAIDP) submeteu uma queixa à Comissão Federal de Comércio dos Estados Unidos (FTC) com o intuito de bloquear o lançamento de avançados sistemas de inteligência artificial destinados aos consumidores, em meio à crescente popularidade de ferramentas como o ChatGPT.

A reclamação focalizou-se no modelo de linguagem desenvolvido pela OpenAI, conhecido como Chat GPT-4, o qual o CAIDP caracterizou como "tendencioso, enganoso e uma ameaça à privacidade e à segurança pública". Este posicionamento foi apresentado ao órgão regulador no dia 30 de março de 2023. O CAIDP, uma organização independente de pesquisa sem fins lucrativos, fundamentou sua argumentação na alegação de que a utilização comercial do GPT-4 viola a Seção 5 da lei comercial dos Estados Unidos, que proíbe "atos ou práticas injustas ou enganosas no comércio ou que afetem negociações comerciais. 

Garantir a equidade, transparência e segurança na implementação de LLMs exige uma abordagem abrangente, envolvendo pesquisa, desenvolvimento responsável, regulamentação e considerações éticas em todas as etapas do processo. O foco na ética é crucial para orientar o uso responsável e equitativo dessas poderosas tecnologias.

A combinação do LLM com outras tecnologias

A combinação do LLM com outras tecnologias é uma prática comum que visa potencializar as capacidades dos modelos de linguagem e abordar limitações específicas.

Algumas maneiras de combinar o LLM com outras tecnologias incluem:

Visão Computacional

Integrar LLMs com tecnologias de visão computacional permite a compreensão e geração conjunta de informações textuais e visuais. Essa abordagem é valiosa em aplicações como descrição automática de imagens, análise de sentimentos em conteúdo visual e geração de legendas.

Processamento de Fala

Combinar LLMs com tecnologias de processamento de fala possibilita uma compreensão mais abrangente de interações multimodais. Isto é útil em assistentes de voz, transcrição de áudio para texto e análise de sentimentos em dados de áudio.

IA Conversacional e Chatbots

Colocar LLMs em sistemas de IA conversacional e chatbots melhora a capacidade de compreensão de linguagem natural, permitindo respostas mais contextuais e relevantes. A combinação com técnicas de aprendizado de reforço pode aprimorar a interação em tempo real.

Análise de Dados Estruturados

Envolver LLMs com técnicas de análise de dados estruturados, como algoritmos de aprendizado de máquina voltados para bancos de dados, possibilita a extração de insights de textos combinados com dados tabulares. Sendo assim, valioso em análises de dados complexos.

Blockchain e Segurança

Utilizar LLMs em conjunto com tecnologias blockchain pode reforçar a segurança e autenticidade de documentos gerados por modelos de linguagem. Isso é relevante em contextos nos quais a integridade e rastreabilidade dos documentos são críticas.

Aplicações em Saúde

Integrar LLMs com tecnologias de análise genômica ou de imagens médicas permite avanços em diagnósticos personalizados e interpretação de resultados de forma mais precisa.

Aprendizado por Reforço

Juntar LLMs com técnicas de aprendizado por reforço possibilita treinar modelos que não apenas compreendem textos, mas também aprendem a interagir e tomar decisões em ambientes dinâmicos, como jogos ou simulações.

Tecnologias de Tradução Automática

Inserir LLMs com sistemas de tradução automática aprimora a qualidade das traduções, especialmente em contextos nos quais a nuance e o contexto cultural são fundamentais.

Os Large Language Models são uma tendência para o futuro porque podem revolucionar a forma como interagimos com a tecnologia, melhorar a eficiência operacional das empresas e impulsionar a inovação. Gestores e executivos devem ficar atentos a essa tendência para aproveitar os benefícios e se manterem competitivos no mercado. A Objective pode ser sua parceira e elevar a sua empresa em novos patamares de competitividade. Converse agora mesmo com nossos especialistas e trace o caminho para o sucesso. 

Insights do nosso time

Obtenha insights do nosso time de especialistas sobre metodologias de desenvolvimento de software, linguagens, tecnologia e muito mais para apoiar o seu time na operação e estratégia de negócio.