LLMs: por que não são todos iguais?

Os Large Language Models (LLM), ou grandes modelos de linguagem, são tipos de modelos de inteligência artificial que utilizam deep learning e machine learning para processar, compreender e gerar linguagem humana.  Eles são pré-treinados em grandes quantidades de dados, o que, juntamente com técnicas de processamento de linguagem natural (PLN), faz com que eles possam solucionar problemas mais complexos em comparação com modelos menores.

Esses modelos revolucionaram a forma como interagimos com a tecnologia ao abrirem novas possibilidades para a inteligência artificial no que diz respeito ao processamento e à análise da linguagem humana, superando modelos antecessores. 

Contudo, LLMs não são todos iguais. Apesar de compartilharem princípios fundamentais, cada LLM varia em desempenho, custo, segurança, capacidade de personalização e adequação a diferentes aplicações. Enquanto alguns são otimizados para velocidade e eficiência, outros priorizam precisão, alinhamento ético ou especialização em domínios específicos. 

Por isso, entender essas diferenças é essencial para escolher o modelo mais adequado às necessidades do seu negócio.

Você verá neste artigo:

• Como os LLMs são treinados;
• Quais as vantagens de empregar um LLM em um negócio;
• Quais são os principais LLMs do mercado e as diferenças entre eles;
• O que deve ser considerado ao escolher um LLM;
• Inovações futuras no campo dos LLMs.

Como os LLMs são treinados

Os LLMs são desenvolvidos a partir de redes neurais profundas, através do método de aprendizado não supervisionado. Durante essa fase, os modelos são alimentados com enormes volumes de dados textuais brutos e os analisam para aprender padrões, estrutura linguística e contexto sem a necessidade de rótulos explícitos. 

Esse processo, chamado de pré-treinamento, permite que o LLM aprenda sobre a linguagem sem instruções humanas explícitas, utilizando a interferência de IA para identificar padrões e relações entre palavras em grandes volumes de dados. Com base na probabilidade estatística, o modelo prevê a estrutura das frases e a sequência mais provável de palavras, tornando-se capaz de gerar textos coerentes e contextualizados.

O pré-treinamento possibilita que o modelo desenvolva uma compreensão básica da linguagem, mas não garante alta precisão em tarefas específicas. Para aprimorar um modelo, desenvolvedores podem selecionar um LLM pré-treinado e refiná-lo com um banco de dados mais restrito e especializado em um determinado domínio, por meio do ajuste fino.

Pelo fato de que LLMs como o ChatGPT são amplamente treinados em dados muito diversos, podendo gerar respostas imprecisas — um fenômeno conhecido como “alucinações” —, o ajuste fino e os treinamentos especializados são importantes para reduzir esse problema e tornar os modelos mais confiáveis para aplicações específicas. Dessa forma, é possível desenvolver um LLM voltado para um determinado setor, como o jurídico, financeiro ou educacional.

Vantagens dos LLMs

Um modelo de linguagem precisa compreender a natureza sequencial do texto, pois a alteração da posição de uma única palavra pode modificar completamente o significado de uma sentença. Esse reconhecimento pode ser difícil para modelos de linguagem tradicionais, enquanto LLMs, graças a arquiteturas avançadas como os transformadores, conseguem capturar melhor o contexto e as relações entre as palavras, resultando em interpretações mais precisas.

LLMs também se destacam nas análises de dados em diferentes formatos por serem multimodais, ou seja, podem ser treinados para processar texto, áudio, vídeo e imagens simultaneamente. Isso permite que esses modelos gerem respostas mais contextualizadas e precisas sobre conteúdos visuais, como a identificação de objetos e a descrição de cenas, por exemplo. Por outro lado, modelos não multimodais são limitados a um único tipo de dado, como apenas texto ou apenas imagens, restringindo sua aplicabilidade em tarefas que exigem integração de múltiplas fontes de informação.

As vantagens que os LLMs oferecem para empresas não se resumem apenas a esses tópicos. Esse tipo de modelo de linguagem pode aprimorar a análise de informações, automatizar tarefas complexas e fornecer respostas mais relevantes e contextualizadas para as solicitações do usuário devido à sua capacidade de entender contexto de maneira mais precisa e de processar múltiplos formatos de dados. Por isso, eles estão cada vez mais presentes em empresas de diferentes áreas.

Principais LLMs do mercado: similaridades e diferenças

As aplicações de LLMs na indústria são diversas. Esses modelos podem automatizar tarefas, melhorar a eficiência de empresas, fornecer insights valiosos sobre diferentes setores, entre muitas outras funções. Para isso, cada LLM apresenta características únicas que influenciam a sua aplicabilidade, o que significa que eles não são todos iguais. Por isso, é importante escolher o modelo mais adequado de acordo com os objetivos específicos de cada empresa.

Veja, a seguir, uma tabela com os principais LLMs do mercado atualmente e o que os diferencia uns dos outros:

Nesse sentido, os LLMs devem ser analisados considerando três pontos fundamentais: 

1. Precisão e contexto: modelos conhecidos por gerarem respostas mais precisas e coerentes, como GPT-4 e Claude, foram treinados com conjuntos de dados mais refinados. Por outro lado, modelos como Llama e Mistral podem demandar ajustes para alcançar o mesmo nível de refinamento por serem open-source, embora sejam mais flexíveis.
2. Segurança e conformidade: segurança e compliance de dados sensíveis também pode ser um fator decisivo na hora de escolher um LLM. Nesse sentido, modelos proprietários costumam ser mais protegidos contra vazamentos de dados, enquanto soluções open-source exigem maior responsabilidade na implementação.
3. Custo e acessibilidade: LLMs proprietários geralmente exigem assinaturas ou pagamentos por API, enquanto modelos open-source podem ser utilizados gratuitamente, desde que a empresa tenha infraestrutura para treiná-los e mantê-los.

Como escolher o LLM certo para seu negócio

Considerando os diferentes LLMs disponíveis no mercado, suas diferenças e suas similaridades, escolher o melhor modelo para a sua empresa é essencial para garantir o máximo proveito dessa valiosa ferramenta. 

Cada modelo apresenta pontos positivos únicos, por isso, ao escolher um LLM, a empresa precisa considerar uma série de fatores, como:

• Casos de uso;
• Desempenho e capacidades;
• Limite de conhecimento;
• Personalização;
• Segurança de dados;
• Custo.

Além disso, é muito importante considerar como o LLM se encaixa na configuração tecnológica atual da empresa. Enquanto alguns modelos oferecem APIs de fácil uso para conectar o modelo aos aplicativos pré-existentes, outros exigem que a empresa cuide da implementação e da manutenção.

LLMs: um pilar da inovação empresarial

A OpenAI lançou, em setembro de 2024, uma versão inicial de um novo modelo de linguagem, o OpenAI o1, que apresenta desempenho superior ao GPT-4 em diversas tarefas. Embora ainda esteja em fase de aprimoramento, testes iniciais indicam que o o1 demonstra avanços significativos em precisão e eficiência, sinalizando um futuro promissor para o desenvolvimento de LLMs cada vez mais avançados.

Especificamente para a área jurídica, a NeuralMind, em parceria com o Escavador, está desenvolvendo o L³M (Legal Large Language Model), um LLM focado em auxiliar profissionais e usuários do sistema judiciário brasileiro a elaborar e avaliar peças jurídicas e a acompanhar processos. Por ser um grande modelo de linguagem, ele será capaz de vencer barreiras como os jargões jurídicos para analisar e interpretar várias particularidades de decisões judiciais. Além disso, uma versão de menor escala e código aberto será disponibilizada para promover o acesso à tecnologia e instigar a inovação aberta.

Com os avanços tecnológicos, diversas áreas serão beneficiadas pela presença de LLMs. Para além da área jurídica, do atendimento ao cliente à automação de processos complexos, os LLMs estão moldando o futuro da tecnologia e serão peças-chave na transformação digital das próximas décadas.

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