LLMs: como esse modelo de linguagem pode impactar empresas tech?

Os Grandes Modelos de Linguagem (Large Language Models, em inglês) representam um dos avanços mais significativos na Inteligência Artificial moderna, por demonstrarem uma capacidade impressionante de compreender e gerar linguagem humana. No entanto, essa jornada não começou nos últimos anos.

Segundo a Microsoft, as raízes dessa tecnologia remontam a 1950, quando Alan Turing propôs o icônico Teste de Turing — uma avaliação sobre o comportamento inteligente de computadores, que desafiava um avaliador humano a distinguir entre uma conversa com uma máquina e uma com outra pessoa.

A partir disso, o Teste de Turing não somente lançou as bases para o campo do Processamento de Linguagem Natural (NLP), mas também acendeu um debate que está vivo até hoje: o que realmente significa uma máquina “pensar”? Décadas depois, os LLMs surgem como uma materialização dessa busca, revisitando novas questões e possibilidades.

Mais do que explicar o que é LLMs, neste artigo, vamos explorar a evolução do NLP com os LLMs, suas principais aplicações, desafios, processos e, por fim, mostrar como as empresas e suas lideranças podem usar essa linguagem a seu favor. Continue a leitura para conferir!

LLMs: o que é?

Os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) são sistemas de Inteligência Artificial treinados para compreender e gerar texto em linguagem natural. Eles são compostos por uma rede neural profunda com bilhões de parâmetros que podem captar nuances complexas da linguagem humana.

Para isso, esses modelos são alimentados com grande quantidades de dados textuais, que incluem livros, artigos, sites e muito mais, para aprender padrões linguísticos e contextos.

Isso é possível já que o funcionamento dos LLMs baseia-se em técnicas avançadas de aprendizado de máquina, que possibilita a análise simultânea de palavras em um contexto amplo, o que garante uma compreensão mais precisa do texto.

VEJA TAMBÉM:

• Modelos de Linguagem Pequena (SLMs): o que é, como funciona e potencial de impacto em diversos setores
• IA para devs: como a Inteligência Artificial pode aumentar a produtividade do setor de tecnologia?
• Conheça as principais tendências tech para 2025

Como os LLMs são treinados?

Segundo a Amazon, o treinamento de LLMs é um processo multifacetado que combina arquiteturas de rede neural massivas, diversos conjuntos de dados e técnicas de aprendizado avançadas. O resultado é um modelo capaz de compreender e gerar linguagem humana com uma flexibilidade e sofisticação sem precedentes.

Existem três abordagens comuns para usar LLMs após o treinamento inicial, conforme abordaremos a seguir.

• 1. Aprendizado zero-shot: o modelo responde a uma gama variada de solicitações sem necessidade de treinamento explícito, basta ter só um prompt adequado. Embora a precisão das respostas possa oscilar, tal capacidade demonstra a habilidade do modelo em generalizar a partir de seu aprendizado inicial.

• 2. Aprendizado few-shot: com alguns exemplos de treinamento relevantes no prompt, o modelo demonstra um aumento significativo de desempenho em tarefas específicas, o que mostra sua capacidade de aprender com dados limitados.

• 3. Ajuste fino: esta abordagem amplia o aprendizado few-shot, e permite que cientistas de dados treinem o modelo base com dados complementares focados na aplicação, o que otimiza seus parâmetros de forma mais precisa.

3 exemplos de aplicação de LLMs

Os LLMs têm transformado diversos setores com suas capacidades inovadoras. Abaixo, alguns exemplos.

• 1. Atendimento ao cliente: empresas utilizam chatbots impulsionados por LLMs para fornecer suporte 24/7. Esses bots compreendem e respondem a consultas comuns com precisão, o que ajuda a melhorar a satisfação do cliente. Por exemplo, a assistente virtual da Amazon, Alexa, utiliza tecnologias semelhantes para interagir com as pessoas usuárias.

• 2. Produção de conteúdo: pessoas redatoras e jornalistas aproveitam os LLMs para gerar esboços iniciais ou mesmo artigos completos, o que otimiza o tempo e aumenta a produtividade. Ferramentas de IA, como o ChatGPT, ajudam na otimização do processo criativo de posts para blogs e redes sociais, por exemplo.

• 3. Análise de dados: nos negócios, os LLMs são utilizados para interpretar grandes volumes de dados textuais e extrair insights valiosos. Empresas financeiras podem empregar essas ferramentas para analisar relatórios econômicos e prever tendências de mercado.

Esses exemplos ilustram como os LLMs estão revolucionando nossa interação com a tecnologia, tornando-a mais intuitiva e eficiente. Como resultado, organizações de diversos setores estão adotando essas soluções para inovar seus processos e oferecer experiências aprimoradas aos clientes.

Leia também: O impacto da Inteligência Artificial no setor de finanças

LLM e IA: a evolução da Inteligência Artificial

Como já mencionamos, a relação da Inteligência Artificial com os LLMs está totalmente ligada. Isso porque os Modelos de Linguagem de Grande Escala estão se tornando fundamentais na evolução dos sistemas de IA.

Sua capacidade de processar e gerar linguagem natural com precisão está revolucionando a forma como interagimos com a tecnologia. E a integração dos LLMs com outros sistemas de IA, como machine learning e deep learning, está criando um ecossistema que expande as possibilidades do que a IA pode alcançar.

Integração com machine learning e deep learning

A combinação entre LLMs e técnicas avançadas de machine learning potencializa a análise de dados em grande escala, o que permite que os modelos aprendam padrões complexos e façam previsões mais precisas.

Além disso, os LLMs utilizam estruturas de deep learning para processar grandes quantidades de informações textuais, que resulta em uma compreensão mais profunda do contexto e nuances da linguagem.

Principais desafios e limitações dos LLMs

Agora que já sabemos o que são LLMs e como essa tecnologia está transformando vários setores, também é importante conhecer os desafios e limitações nesse modelo de linguagem. Entenda melhor a seguir.

Discriminação

Esses modelos aprendem com grandes volumes de texto que refletem preconceitos humanos, podendo resultar em respostas enviesadas. Isso pode perpetuar estereótipos e discriminações, o que gera um impacto negativo na sociedade.

Escalabilidade

À medida que os modelos crescem, em tamanho, os requisitos computacionais aumentam, o que torna o treinamento e a implementação mais caros e ambientalmente insustentáveis. Além disso, a complexidade dos modelos dificulta sua interpretabilidade, limitando a capacidade de entender como eles tomam decisões.

Desinformação

Questões éticas também emergem, como o uso indevido de LLMs para gerar conteúdo enganoso ou malicioso. A falta de transparência nas operações desses modelos levanta preocupações sobre responsabilidade e controle.

Para minimizar essas limitações, a comunidade de pesquisa está explorando soluções como a curadoria cuidadosa dos dados de treinamento. Abordagens como auditorias éticas e frameworks regulatórios estão sendo discutidas para garantir que o uso dos LLMs seja responsável e seguro.

Leia também: Ética e Inteligência Artificial — desenvolver a tecnologia com consciência

Como as empresas podem usar os LLMs da melhor forma?

Como foi possível perceber, a adoção de LLMs por empresas oferece um potencial transformador, mas exige uma abordagem cuidadosa para maximizar benefícios e minimizar riscos. Para te ajudar nessa jornada, a seguir você confere algumas estratégias para uma implementação eficaz e ética.

1. Definir objetivos claros

Antes de implementar um LLM, é essencial entender onde ele trará mais valor. Seja para a automação do atendimento, suporte à análise de dados, geração de conteúdo, personalização de interações ou otimização de processos internos, é importante definir em quais setores essa tecnologia deverá ser empregada.

2. Escolher o modelo adequado

Com base na necessidade, a empresa deve decidir entre modelos pré-treinados (como GPT-4 e Gemini) ou versões personalizadas, sobre qual será o sistema de IA que irá ser implementado.

Vale dizer que modelos open-source permitem maior controle e customização, enquanto os oferecidos como serviço (API) reduzem a complexidade técnica.

3. Treinar o modelo escolhido

Se necessário, o LLM pode ser ajustado com dados específicos da empresa para torná-lo mais preciso e relevante. Isso pode envolver um refinamento com documentos internos, FAQs, bases de conhecimento ou integração com sistemas proprietários.

4. Integrar aos fluxos de trabalho

A IA deve ser incorporada nas ferramentas e plataformas que as pessoas colaboradoras e clientes já utilizam. Isso pode incluir chatbots, CRMs, softwares de análise de dados, suporte ao cliente ou sistemas de automação de processos, por exemplo.

Essa integração, muitas vezes, pode exigir a ajuda de uma pessoa especialista em IA e em outras tecnologias para que ela seja introduzida de maneira eficiente.

5. Testar e ajustar

Antes do lançamento definitivo, a empresa deve realizar testes para garantir que o modelo gere respostas coerentes e seguras. É importante validar a precisão, eliminar vieses e ajustar parâmetros para evitar respostas incorretas ou problemáticas.

Leia também: O que fazer para construir uma empresa inclusiva e diversa

6. Monitorar e melhorar continuamente

O desempenho do LLM deve ser acompanhado em tempo real para identificar falhas, coletar feedback e fazer melhorias. Além de que a IA deve ser constantemente monitorada para acompanhar novas tendências e requisitos regulatórios.

Ao seguir esse processo, as empresas garantem que os LLMs sejam aplicados de forma estratégica e eficiente, maximizando seus benefícios sem comprometer a segurança ou qualidade dos seus sistemas.

Dúvidas frequentes sobre o que são LLMs

É normal ficar com dúvidas em relação ao que é LLM e os aspectos que envolvem essa tecnologia. Isso porque, por mais que ela já esteja em atuação no mercado, esse tipo de linguagem é relativamente novo para muitas empresas. Por conta disso, abaixo responderemos algumas das principais perguntas sobre o tema.

1. Qual a diferença de LLM para IA generativa?

O LLM é um tipo de modelo de Inteligência Artificial focado em texto. Enquanto a IA generativa é um campo maior, que inclui modelos de linguagem, e também modelos para criar outros tipos de conteúdo, como imagens, vídeos e sons. Com isso, vale dizer que é possível introduzir um LLM para desenvolver uma IA generativa, por exemplo.

Leia também: IA para lideranças — como a tecnologia pode auxiliar na gestão de pessoas

2. Como os LLMs estão sendo usados em diferentes setores?

Além dos exemplos que já citamos anteriormente, outros setores que se beneficiam dessa tecnologia.

• Setor de saúde: auxílio em diagnósticos, resumos de registros médicos e pesquisas de novos tratamentos.

• Setor financeiro: detecção de fraudes, atendimento ao cliente e análise de mercado.

• Setor jurídico: análise de documentos legais, pesquisa de jurisprudência e geração de contratos.

• Setor educacional: criação de conteúdo educativo personalizado, auxílio à criação de planos de aula e interação com os alunos e alunas.

3. Os LLMs podem aprender continuamente?

O aprendizado contínuo em LLMs é um campo de pesquisa ativo. Isso porque atualizar constantemente modelos grandes é desafiador devido aos altos custos computacionais, além do risco de perda das informações já treinadas.

Apesar disso, o mercado já está em busca de formas de permitir que LLMs aprendam e se adaptem a novos dados, de forma mais eficiente. Por isso, se esse é um tópico pertinente para a sua empresa, fique de olho nas atualizações e nas novidades dessa linguagem.

4. Como os LLMs lidam com informações contraditórias?

Os LLMs podem apresentar dificuldades ao lidar com informações contraditórias, pois seu objetivo é gerar textos coerentes com base nos dados de treinamento. Mas se, entre os dados, tiverem informações que se contradizem, suas respostas não serão totalmente precisas e corretas.

Nesses casos, e também para outras situações que demandam um conhecimento mais aprofundado dessa linguagem, é essencial contar com a ajuda de uma liderança C-Level em tecnologia ou uma pessoa especialista em IA para contornar a situação.

E se a sua empresa não possui pessoas colaboradoras com esse nível de conhecimento, saiba que, com o ecossistema Alura + FIAP Para Empresas, profissionais de tecnologia podem aprender novas competências para se tornarem especialistas no assunto. Dessa maneira, o seu negócio pode aproveitar todas as oportunidades em relação aos LLMs e outras atualizações que surgirem.

Para saber mais sobre a nossa parceria estratégica, entre em contato conosco!

Leia também: Computação quântica — conheça o futuro da tecnologia