IAs que “não sabem de tudo”: entenda o uso de LLMs especialistas

Desde a origem da inteligência artificial (IA) em 1943, fruto dos trabalhos com redes neurais do neurofisiologista Warren McCulloch e do matemático Walter Pitts, essa tecnologia vem transformando o mundo. Ela permitiu que mudanças muito importantes acontecessem na sociedade, trazendo mais conforto e praticidade para a população.

Hoje em dia, nem paramos para pensar em tudo que apenas é possível por causa da inteligência artificial. De assistentes virtuais até atendimento por chatbots, a IA continua evoluindo e trazendo inovação para diversas áreas com modelos cada vez mais completos.

Os LLMs (Large Language Models), por exemplo, são uma conquista no mundo da inteligência artificial que permitiu a criação de ferramentas muito populares, como o ChatGPT da OpenAI. Esses modelos utilizam técnicas de machine learning (aprendizado de máquina) para processar, compreender e gerar linguagem humana. Entre os tipos de LLMs, estão os generalistas — modelos versáteis e que podem ser aplicados em uma gama de tarefas — e os especialistas — modelos que dominam áreas específicas, como direito ou saúde.

Os LLMs especialistas têm sido muito comentados e apontados como uma superação dos limites que as IAs generalistas apresentam, fazendo com que o mercado aposte em IAs com conhecimento mais aprofundado em nichos específicos. Neste artigo, vamos falar sobre como funciona essa tecnologia e quais os seus usos para que você possa aplicá-la na sua empresa. 

 

Você verá neste artigo:

• O que é e quais as limitações de um LLM generalista;
• Como LLMs especialistas funcionam;
• Quais os benefícios de se utilizar LLMs especialistas;
• Exemplos de uso de LLMs especialistas em setores diversos;
• LLM especialista em inovação para o sistema jurídico brasileiro.

 

O que são LLMs generalistas?

De modo geral, os LLMs são modelos de inteligência artificial desenvolvidos a partir de redes neurais profundas e treinados com um acentuado volume de dados generalistas, como textos da internet, artigos, notícias, livros, entre outros materiais diversos. A partir da alimentação com esses dados e utilizando técnicas de machine learning, o modelo passa pelo processo de aprendizado não supervisionado, no qual o LLM analisa os dados fornecidos para aprender padrões, estruturas linguísticas e contexto sem rótulos explícitos.

Esse pré-treinamento é o que permite que o LLM aprenda sobre a linguagem humana sem interferências humanas explícitas por meio da inferência de IA. Dessa forma, o modelo é capaz de prever estruturas de frases e sequências prováveis de palavras por meio de probabilidade estatística. Os grandes modelos de linguagem geralmente também aplicam técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) para gerar textos coerentes e contextualizados.

Entre os tipos de LLMs que existem, estão os modelos generalistas e os especialistas. Os modelos generalistas são treinados com uma base de dados muito ampla e variada, mas não passam por treinamentos especializados. Por isso, eles podem ser aplicados em um leque muito diverso de funções.

A proposta dos modelos generalistas é operar em múltiplos contextos e não em problemas específicos, o que faz deles muito flexíveis e versáteis. O poder de ser adaptado para diversos temas sem que ajustes adicionais sejam necessários é o que torna esse tipo de modelo tão popular. Ferramentas como ChatGPT, Gemini e Claude são grandes exemplos de modelos generalistas.

 

Limitações dos modelos generalistas

Contudo, essas ferramentas têm limitações. Por causa do seu treinamento, modelos generalistas podem gerar respostas imprecisas ou incorretas, fenômeno conhecido como “alucinações”. A possibilidade de alucinar, combinada com a superficialidade em temas técnicos ou nichados pode gerar consequências graves em áreas sensíveis quando usados sem a devida supervisão humana.

Na área da saúde ou do direito, por exemplo, em que LLMs vêm sendo bastante adotados, alucinações do modelo podem causar sérios danos tanto para empresas quanto para clientes e pacientes. Pensando nisso, muitos setores passaram a apostar em modelos especialistas para atuações mais pontuais e especializadas.

 

Como LLMs especialistas funcionam?

Considerando as limitações que modelos generalistas apresentam, os modelos especialistas, “que não sabem de tudo”, foram criados para atender nichos específicos. Nesse sentido, desenvolvedores podem selecionar um modelo generalista como base e realizar um treinamento massivo específico para criar um LLM especialista.

Esse processo de desenvolvimento é composto por quatro etapas principais:

• Coleta de dados de nicho;
• Curadoria e limpeza de dados;
• Ajustes finos (fine-tuning) de modelos pré-existentes com os dados especializados selecionados;
• Testes e validações com especialistas humanos.

 

Nas duas primeiras etapas, são selecionados dados especializados de uma área em particular. Esses dados são usados para treinar o modelo com foco em um domínio específico, como direito, medicina, finança, engenharia, entre outros setores. Isso significa que o modelo terá acesso a uma base de dados altamente especializada, o que permitirá que ele entenda linguagens técnicas mais refinadas e tenha maior precisão e confiabilidade no campo em questão.

Embora os LLMs aprendam pelo processo de aprendizado não supervisionado, o passo de teste e validação com especialistas humanos é muito importante para garantir não apenas o bom funcionamento do modelo, mas, principalmente, a qualidade das respostas do LLM.

 

Como sua empresa pode se beneficiar de uma IA especialista?

Sendo modelos focados em um campo em específico, modelos especialistas não podem ser aplicados em funções tão variadas quanto os modelos generalistas, mas eles fornecem mais confiança e precisão em suas áreas específicas.

Agora, para saber se a implementação de um modelo especializado trará benefícios para a sua empresa, é preciso refletir sobre as necessidades específicas do seu negócio. Para isso, estas três perguntas norteadoras podem guiar a reflexão:

• Minha equipe perde tempo com tarefas técnicas repetitivas?
• Temos dados próprios que poderiam treinar uma IA?
• Nossos clientes demandam respostas técnicas com alto grau de exatidão?

 

Além dessas perguntas, é muito importante refletir também sobre os cenários em que um LLM especialista pode ser aplicado. Usos em setores regulados, como jurídico, saúde e finanças, que utilizam dados sensíveis, e situações em que a precisão é mais importante que a versatilidade são cenários em que o emprego de um LLM especialista pode trazer muitas vantagens para negócios de todos os setores.

Empresas que detém produtos ou serviços complexos também podem se beneficiar de um atendimento ao cliente mais especializado para sanar possíveis dúvidas dos consumidores. Além dos benefícios específicos que LLMs especialistas fornecem a cada área, de modo geral, essa adoção também traz para as empresas:

• Redução de erros críticos;
• Melhora da confiança do usuário na ferramenta;
• Aumento da produtividade com menor necessidade de revisão humana;
• Redução de custos operacionais;
• Aumento da satisfação do cliente;
• Tomada de decisões mais rápidas e embasadas.

 

Após entender as necessidades do seu negócio e optar pela adoção de um LLM especialista, há três caminhos possíveis:

• Customização de uma IA já existente: é possível selecionar um modelo generalista e treiná-lo com dados especializado de acordo com as necessidades da sua empresa, criando um modelo sob medida.
• Parceria com empresas especializadas: a empresa também pode contratar uma empresa especializada na área em questão para que ela construa e monitore o modelo. Essa escolha pode ser mais prática para o dia a dia empresarial.
• Desenvolvimento interno com equipe técnica: outra opção é a empresa desenvolver o seu próprio modelo especializado. Essa opção requer mais recursos, mas pode ser uma boa escolha para empresas que querem mais controle a partir da internalização do processo de desenvolvimento do LLM.

 

Independente da opção selecionada pela empresa, é muito importante buscar por desenvolvedores sérios e comprometidos com segurança de dados e com a excelência do modelo desenvolvido.

 

IA especialista na prática: casos de uso reais

Como vimos, os modelos especialistas são relevantes para as mais diversas áreas. Para ilustrar melhor os usos possíveis dessa valiosa ferramenta, veja alguns exemplos:

 

Área médica

A popularização da IA generativa e dos LLM fez com que áreas sensíveis se interessassem por essa tecnologia e procurassem meios de empregá-la em seus sistemas de modo responsável. Uma das áreas mais comentadas é a área da saúde.

Os LLMs na área médica estão sendo utilizados em diversas funções, como o aprimoramento dos fluxos de trabalho, da comunicação com pacientes e da formulação de diagnóstico. Por ser um grande modelo de linguagem, essa ferramenta pode armazenar uma quantidade gigantesca de dados, desde informações sobre a saúde do paciente ao longo da vida dele até informações detalhadas sobre condições médicas no geral, o que pode não apenas facilitar o diagnóstico como também aumentar a precisão de decisões dos profissionais da saúde.

A partir do uso de LLMs, é possível realizar tarefas administrativas de forma prática. O modelo é capaz de analisar grande quantidade de literatura médica, artigos científicos, documentos e registros clínicos para fornecer importantes insights para a equipe e auxiliar no tratamento do paciente.

Um exemplo de caso de uso real é o MediSearch, modelo especializado treinado com textos de alta qualidade da área médica e capaz de fornecer respostas para questões de saúde diversas. Além de responder a resposta feita pelo usuário, o modelo também indica fontes científicas sobre o assunto da pergunta. 

 

Área educacional

Os usos de LLMs especialistas para a área de educação são bastante variados. Para professores, os grandes modelos de linguagem especializados podem ajudar a criar planos de aula, questionários, exercícios e até adaptar materiais didáticos para as necessidades de cada aluno.

LLMs especializados também podem auxiliar alunos criando planos de estudo personalizados de acordo com as demandas individuais do estudante ou atuando como tutores virtuais, respondendo dúvidas e fornecendo explicações. Algumas instituições educacionais estão apostando em modelos especializados para garantir que os alunos compreendam os conteúdos e não utilizem modelos generalistas, que podem não fornecer respostas adequadas para os alunos.

O Khanmigo, por exemplo, é especialista em tutoria educacional em diversas disciplinas. Indicado para auxiliar alunos e professores do ensino fundamental e médio, a ferramenta foi desenvolvida em parceria com a OpenAI e combina Khan Academy e GPT-4. O objetivo do Khanmigo é orientar o aluno sem dar a resposta diretamente, incentivando, assim, a aprendizagem e o raciocínio. 

 

Área financeira

A presença de LLMs na área financeira vem crescendo muito nos últimos anos. A incorporação dessa tecnologia em bancos e instituições financeiras é incentivada pela previsão de que o uso de IA em pesquisas e análises no setor bancário global possa gerar um valor anual de até US$1 trilhão. 

LLMs estão sendo empregados na área financeira para diversas funções, como analisar documentos técnicos, relatórios de mercado e outros dados relevantes do setor para fornecer insights valiosos para empresas. O modelo pode ser empregado em muitas outras funções dentro dessa área, indo desde o serviço ao cliente até a detecção de fraudes.

Um exemplo de uso real de LLM nesse campo é o BloombergGPT, desenvolvido pela Bloomberg. Esse modelo é especializado em mercado financeiro, podendo realizar diversas funções como análise financeiras automatizadas, explicação de termos e eventos econômicos e respostas sobre tendências de mercado.

 

Área jurídica 

A área jurídica também vem adotando ferramentas de inteligência artificial em seus diversos setores. A aplicação de LLMs especialistas nessa área vai além da realização de tarefas repetitivas e burocráticas, podendo ser um importante aliado de profissionais do direito no dia a dia ao fornecer uma ferramenta de consulta para pesquisas jurídicas e de análise de documentos, contratos e jurisprudência. 

Os modelos especializados têm potencial para revolucionar o cenário jurídico nos próximos anos com as novas tecnologias que estão em elaboração. Um exemplo é o L³M (Legal Large Language Model) que está sendo desenvolvido a partir da parceria entre a NeuralMind e o Escavador. Esse modelo tem como objetivo apoiar profissionais e usuários do sistema judiciário brasileiro e auxiliá-los em atividades de identificação de status de processos, checando os parâmetros definidos para pedidos aceitos e recusados.

Esse projeto trará mais inovação, assertividade e eficiência para a área jurídica brasileira ao desenvolver um LLM especializado para esse setor.

 

NeuralMind e o compromisso com a evolução tecnológica

O desenvolvimento de grandes modelos de linguagem possibilitou diversos avanços tecnológicos na sociedade. Os modelos generalistas, embora muitos versáteis, não suprem todas as necessidades do mercado atual. É nesse cenário que os LLMs especialistas surgem como uma solução para demandas específicas e de alta complexidade.

A tendência para o futuro é que empresas que dominarem o uso de IAs especialistas ganharão vantagem competitiva. Por isso, o investimento nesse campo cresce a cada ano. Com a NeuralMind, a sua empresa conhece caminhos para aplicar inteligência artificial e transformar seus processos. Entre em contato e descubra os benefícios de se investir em tecnologia de ponta.