IA: quais são as diferenças nos modelos de linguagem?

Buscar
Publicidade

ProXXIma

IA: quais são as diferenças nos modelos de linguagem?

Para Marcio Aguiar, da Nvidia, escolha do modelo de linguagem é divisor de águas na competitividade e inovação

Preencha o formulário abaixo para enviar uma mensagem:


5 de dezembro de 2023 - 6h03

Amplamente divulgada com a popularização do ChatGPT ao longo deste ano, a inteligência artificial (IA) vai além de um sistema de perguntas e respostas. Mas, em IA, quais são as diferenças nos modelos de linguagem?

Como se trata de sistema complexo e com diversas funcionalidades, desenvolvedores diferenciam a  IA em categorias. Uma delas é o modelo de linguagem que, por se tratar de categoria, está divida em subtipos.

Assim, ao fazer escolhas certeiras sobre qual das ferramentas utilizar, as empresas podem para alcançar resultados mais eficazes em diferentes tipos de tarefas, aprimorar a comunicação, impulsionar a competitividade e fomentar a inovação.

Modelos de linguagem se diferenciam em arquitetura, função, qualidade dos parâmetros e escalabilidade (Crédito: Tippapatt/Adobe Stock)

Modelos de linguagem se diferenciam em arquitetura, função, qualidade dos parâmetros e escalabilidade (Crédito: Tippapatt/Adobe Stock)

Os modelos de linguagem naturais consolidam-se como conjunto de soluções, algoritmos e técnicas que, na IA, tenham relação de linguagem com as máquinas. Esse conjunto parte da definição Natural Language Processing (NLP), ou processamento de linguagem natural, em tradução livre, e também é conhecido pela sigla LLM.

Para a Nvidia, que fabrica unidades de processamento gráfico (GPUs) utilizadas para treinamento de IAs, o modelo de linguagem, ou LLM, é um algoritmo de deep learning que pode reconhecer, resumir, traduzir, prever e gerar texto e outros conteúdos com base no conhecimento obtido de conjuntos de dados massivos.

Quais são as diferenças entre os modelos de linguagem?

De acordo com diretor da divisão Enterprise da Nvidia para América Latina, Marcio Aguiar, para diferenciar cada modelo de linguagem, é possível pensar em algumas categorias.

Existem diferenças na arquitetura, com variações em camadas, atenção e métodos de treinamento, como o próprio GPT (Generative Pre-trained Transformer), Bert (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) e TransformerXL.

Além disso, alguns modelos de linguagem são treinados para funções específicas e buscam compreensão mais geral da linguagem. “A bidirecionalidade é um diferencial notável. Modelos como Bert conseguem compreender o contexto das palavras em ambos os sentidos, enquanto outros modelos mais antigos, como o Word2Vec, são unidirecionais em sua abordagem”, explica.

Ademais, há diferenças em relação ao potencial de escalabilidade da ferramenta, se tratando do processamento de volumes de dados, a capacidade de realizar tarefas complexas.

Qualidade dos parâmetros

Há também a diferenciação a partir da qualidade dos parâmetros, que permite maior contextualização das respostas e capacidade de transferência de aprendizado entre tarefas. “Alguns modelos são mais especializados em transferir conhecimento de tarefas anteriores para novas, enquanto outros são mais adaptáveis e generalizados”, coloca o executivo.

Marcio Aguiar, diretor da divisão Enterprise da NVIDIA para América Latina

Marcio Aguiar, diretor da divisão Enterprise da Nvidia para América Latina (Crédito: Divulgação)

Marcio Aguiar explica como escolher a ferramenta mais eficiente para cada negócio e avaliar seu desempenho nos processos internos.

Meio & Mensagem – Por que as empresas devem estar atentas às diferenças nos modelos?
Marcio Aguiar – As empresas devem estar atentas às diferenças nos modelos de linguagem por diversos motivos.

Primeiramente, a escolha do modelo certo pode impactar significativamente a qualidade e a precisão das soluções de IA desenvolvidas. Afinal, cada modelo tem suas próprias vantagens e limitações, e selecionar o mais adequado para a tarefa em questão é essencial para alcançar resultados eficazes.

Além disso, diferentes modelos são mais apropriados para diferentes tipos de tarefas. Alguns se destacam na compreensão contextual da linguagem, enquanto outros são melhores em tarefas de geração de texto ou tradução.

Compreender as nuances de cada modelo permite que as empresas escolham a ferramenta certa para alcançar seus objetivos específicos.

Eficiência dos modelos de linguagem?

Ademais, outro ponto importante é a eficiência computacional e os recursos necessários para implementar um modelo de linguagem. Modelos maiores e mais complexos podem demandar mais poder de processamento e recursos de armazenamento.

Escolher um modelo que atenda às necessidades da empresa sem comprometer a eficiência é necessário, especialmente considerando os custos associados à implementação e manutenção de sistemas de IA.

Como escolher que modelo de linguagem usar?

M&M – Como fazer essa escolha de maneira efetiva?
Aguiar – Escolher o modelo de linguagem adequado de forma eficaz requer um processo criterioso. Inicialmente, é crucial entender as demandas específicas da empresa e as exigências da tarefa em questão.

Isso envolve análise detalhada das metas da aplicação de IA, o tipo de tarefa que o modelo realizará, a disponibilidade de dados e os recursos computacionais disponíveis.

Opções disponíveis

Uma vez compreendidas as necessidades, o próximo passo é avaliar as opções disponíveis. Isso inclui análise minuciosa das características, capacidades e limitações de cada modelo.

Precisam ser considerados aspectos como arquitetura, pré-treinamento, escalabilidade, transferência de aprendizado e adequação à tarefa específica nesse processo de avaliação.

Testes e experimentos

Após essa fase de análise, é relevante realizar testes e experimentos práticos com os modelos mais promissores.

Isso permite  avaliação direta do desempenho de cada modelo em cenários reais, facilitando a comparação e a escolha do mais adequado para a aplicação desejada.

Uma vez selecionado o modelo ideal, é necessário implementá-lo de maneira eficiente.

Podem se realizar otimizações para aprimorar o desempenho ou ajustar o modelo às necessidades específicas da empresa.

M&M – De que forma a escolha do modelo de linguagem certo pode impulsionar a competitividade e fomentar a inovação dentro das empresas?
Aguiar – A escolha do modelo de linguagem certo pode ser um divisor de águas para impulsionar a competitividade e fomentar a inovação nas empresas.

Em um mundo impulsionado pela IA e pela análise de dados, um modelo de linguagem robusto e preciso é fundamental para aprimorar a comunicação, facilitar a compreensão de informações complexas e agilizar processos.

Ao adotar um modelo de linguagem avançado, as empresas podem melhorar significativamente a eficiência operacional, automatizar tarefas repetitivas e possibilitar a criação de produtos e serviços mais inteligentes.

Isso se reflete em vantagens competitivas, já que a capacidade de compreender e interagir com dados de maneira mais sofisticada e natural pode acelerar a tomada de decisões estratégicas e impulsionar a inovação.

Personalização de experiências

Além disso, o uso de um modelo de linguagem adequado permite a personalização de experiências para clientes, aprimorando a interação e a satisfação do usuário.

Assim, ao entender melhor as necessidades e preferências do público de interesse, as empresas podem desenvolver soluções mais alinhadas com as demandas do mercado, aumentando sua relevância e diferencial competitivo.

Como avaliar desempenho da IA?

M&M – Quais são os critérios-chave para avaliar o desempenho dos modelos de linguagem em aplicações específicas, como marketing e publicidade?
Aguiar – Avaliar o desempenho de modelos de linguagem em aplicações como marketing e publicidade demanda a consideração de vários critérios.

A relevância do conteúdo gerado é primordial, afinal, os modelos devem ser capazes de criar mensagens persuasivas alinhadas com as intenções do público de interesse.

Ademais, personalização e segmentação também são essenciais, pois a capacidade de adaptar as mensagens conforme diferentes perfis de consumidores amplifica a eficácia e o engajamento.

Além disso, a naturalidade e coerência do texto produzido devem garantir comunicação autêntica e agradável.

Portanto, a resposta eficaz a perguntas e solicitações, especialmente em interações diretas como chatbots, reflete a capacidade do modelo em compreender intenções e fornecer informações relevantes de maneira precisa.

Fatores importantes

A eficiência e escalabilidade também são fatores importantes, porque os modelos precisam lidar com grandes volumes de dados e serem ágeis para acompanhar as demandas do marketing.

A análise de métricas de engajamento, como taxas de conversão e cliques, também servem para determinar o impacto real das mensagens geradas pelos modelos.

Vale também destacar que precisamos levar em conta a capacidade do modelo de compreender o sentimento por trás das interações do usuário, seja em redes sociais ou comentários.

Aprimoramento de soluções

M&M – Como as desenvolvedoras de cada modelo trabalham junto com o mercado empresarial para cocriar ferramentas e soluções?
Aguiar – As desenvolvedoras de modelos de linguagem desempenham um papel de destaque na colaboração com o mercado empresarial para cocriar ferramentas e soluções personalizadas. Essa colaboração se dá por meio de várias abordagens.

Asim, se estabelecem parcerias estratégicas, permitindo que as empresas obtenham insights especializados por meio de consultorias diretas, onde as equipes de desenvolvimento trabalham em conjunto com as equipes empresariais para entender e adaptar os modelos de acordo com as necessidades específicas.

Ademais, a customização e ajustes dos modelos são frequentemente necessários para atender às demandas exclusivas das empresas.

As desenvolvedoras colaboram nesse processo, ajustando modelos existentes ou até mesmo criando modelos sob medida para tarefas específicas, alinhando-se com as demandas empresariais.

M&M – Como as empresas podem treinar e customizar os modelos de linguagem para atender suas necessidades?
Aguiar – As empresas têm várias opções para treinar e customizar modelos de linguagem de acordo com suas necessidades específicas.

Uma abordagem comum é o uso de transfer learning, reajustando modelos pré-treinados para se adequar às demandas corporativas. Se enprega também o fine-tuning também, refinando modelos pré-treinados em conjuntos de dados da empresa para tarefas específicas.

A utilização de datasets internos é outra estratégia, permitindo que os modelos aprendam com informações específicas da empresa.

Treinamento e customização

Assim, colaborar com especialistas em linguagem e IA é fundamental para orientar o processo de treinamento e customização.

Além disso, o monitoramento contínuo do desempenho do modelo e ajustes frequentes são essenciais para mantê-lo relevante ao longo do tempo.

É ainda mais eficaz contar com o suporte de provedores de tecnologia que oferecem recursos em hardware, software e expertise em IA para facilitar esse processo, tornando o treinamento e a customização de modelos de linguagem mais eficientes, eficazes, e até mesmo, mais rápidos.

A importância das atualizações em IA

M&M – Em um ambiente em constante evolução, como os modelos de linguagem se adaptam e aprimoram seu desempenho ao longo do tempo? Quão importantes são as atualizações para as empresas?
Aguiar – Os modelos de linguagem estão constantemente evoluindo para se adaptar a um ambiente em constante mudança.

Portanto, uma das formas essenciais de adaptação é o aprendizado contínuo. Isso envolve a atualização dos modelos com novos conjuntos de dados, expondo-os a uma ampla variedade de informações linguísticas atualizadas.

Essa prática permite que os modelos se ajustem a mudanças na linguagem, novos padrões de conversação e preferências dos usuários ao longo do tempo.

Feedback do usuário

O feedback do usuário é outro elemento importante nesse processo de melhoria contínua. Os comentários, correções e interações dos usuários se incorporam aos modelos para aprimorar sua compreensão e capacidade de resposta.

Essa retroalimentação constante permite refinamentos que refletem as necessidades e preferências em evolução do público.

Além disso, avanços contínuos na pesquisa em IA contribuem para melhorias nos modelos de linguagem.

Mais precisão

Novas arquiteturas, algoritmos e técnicas são desenvolvidos e implementados para aumentar a precisão, eficiência e adaptação dos modelos, acompanhando o rápido avanço tecnológico.

Ademais, para as empresas, essas atualizações são fundamentais. Elas possibilitam oferecer experiências de usuário mais sofisticadas e alinhadas às tendências atuais.

Modelos de linguagem atualizados permitem compreender melhor as necessidades dos clientes, personalizar interações e fornecer informações precisas em tempo real.

Tendências para os modelos de linguagem

M&M – Quais são as tendências que você identifica no desenvolvimento de modelos de linguagem para IA e como isso pode moldar as escolhas das empresas no futuro próximo?
Aguiar – Algumas tendências notáveis moldam o cenário atual de modelos de linguagem para IA.

Entre elas, destacam-se o aprimoramento da precisão e da contextualização, que visa oferecer respostas mais precisas e relevantes ao compreender melhor o contexto das interações. Paralelamente, há uma crescente preocupação com questões éticas dos modelos.

Assim, as empresas direcionam esforços para desenvolver modelos que sejam éticos e compreensíveis, visando uma tomada de decisão mais transparente e responsável.

Ainda, outra tendência é a personalização, prioridade no desenvolvimento de modelos de linguagem, adaptados para atender às necessidades específicas das empresas, permitindo a criação de soluções mais direcionadas e eficazes.

Publicidade

Compartilhe

Veja também

  • Equativ e Retargetly formam aliança estratégica

    Equativ e Retargetly formam aliança estratégica

    Anunciantes que usam a plataforma da Equativ terão acesso aos dados de mais de 380 milhões consumidores na AL

  • Singularity University apresenta 24 tendências de tecnologia

    Singularity University apresenta 24 tendências de tecnologia

    Levantamento foi realizado em parceria com o Learning Village, do Grupo HSM