Modelos de linguagem grandes (LLMs)
Modelos de linguagem grandes (Large Language Models — LLMs) são algoritmos de aprendizagem profunda que podem reconhecer, resumir, traduzir, prever e gerar conteúdo usando conjuntos de dados muito grandes.
Características dos LLMs:
- São sistemas avançados de IA treinados em extensos datasets de texto
- Entendem e geram linguagem semelhante à humana
- Usam arquiteturas de aprendizagem profunda, principalmente transformers
- Processam e preveem sequências de texto
Exemplos para fixar
Exemplo 1: O ChatGPT é um LLM treinado em bilhões de textos da internet. Quando você pergunta "qual a capital da França?", ele não "sabe" a resposta — ele prevê que a sequência mais provável após essa pergunta é "A capital da França é Paris". Esse mecanismo de previsão de texto é o coração dos LLMs.
Exemplo 2: Um LLM pode traduzir um texto do inglês para o português, resumir um artigo de 10 páginas em 3 parágrafos, ou gerar código de programação — tudo com o mesmo modelo. Essa versatilidade é possível porque ele aprendeu padrões gerais da linguagem, não regras específicas para cada tarefa.
Exemplo 3: A arquitetura de transformers (introduzida pelo artigo "Attention Is All You Need" do Google em 2017) revolucionou os LLMs. Antes dos transformers, modelos processavam texto sequencialmente (palavra por palavra). Transformers processam todas as palavras simultaneamente, capturando relações entre palavras distantes — o que permite entender frases longas e complexas.