O futuro da produção linguística: Os 12 melhores modelos de grandes línguas

O panorama dos modelos de grandes linguagens (LLM) está a evoluir rapidamente, com os modelos mais recentes a ultrapassarem os limites do que é possível na inteligência artificial. À medida que estes modelos continuam a moldar a forma como interagimos com a tecnologia, as possibilidades das aplicações generative AI são ilimitadas. Graças aos modelos aperfeiçoados, os programadores, as empresas e os empresários dispõem de um poderoso conjunto de ferramentas para criar soluções inovadoras, experiências de utilizador envolventes e abordar uma vasta gama de tarefas. Neste artigo, vamos explorar os melhores modelos de linguagem de grande dimensão.

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O que são modelos linguísticos de grande dimensão?

Os modelos de linguagem de grande dimensão, como o GPT-3.5 da OpenAI, são sistemas sofisticados de inteligência artificial concebidos para compreender e gerar texto semelhante ao humano com base nos dados que lhes são fornecidos. Estes modelos caracterizam-se pela sua vasta escala, com milhares de milhões ou mesmo triliões de parâmetros que lhes permitem captar padrões e nuances intrincados na linguagem. 

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Os mecanismos destes modelos envolvem redes neuronais, especificamente arquitecturas de transformação, permitindo-lhes processar e gerar texto contextualmente relevante e coerente. Pré-treinados em conjuntos de dados extensos, estes modelos aprenderam a prever a palavra seguinte numa frase ou passagens de texto completas, adquirindo uma compreensão alargada da estrutura da língua, da gramática e do contexto. As aplicações dos modelos de linguagem de grande dimensão são diversas, desde tarefas de processamento de linguagem natural a conteúdos criativos. 

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Podem ser utilizados para redigir mensagens de correio eletrónico, gerar código, responder a perguntas, traduzir línguas e muito mais. Os motores de pesquisa também beneficiam de modelos linguísticos de grande dimensão, utilizando-os para melhorar a relevância e o contexto dos resultados de pesquisa. A natureza pré-treinada destes modelos permite a adaptação a domínios ou tarefas específicas com um ajuste fino, tornando-os ferramentas versáteis para várias aplicações no domínio da inteligência artificial e da compreensão da linguagem natural.

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O que é a Compreensão da Linguagem Natural (NLU)?

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Qual é a diferença entre código aberto e código fechado LLM?

Os termos "open source" e "closed source" referem-se à acessibilidade do código subjacente de um modelo de linguagem, como um Large Language Model (LLM). Eis um resumo das principais diferenças:

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Modelos linguísticos de fonte aberta

• Transparência: Um modelo de linguagem de grande porte de código aberto tem o seu código fonte acessível ao público. Qualquer pessoa pode ver, modificar e distribuir o código.
• Colaboração da comunidade: A natureza de código aberto incentiva a colaboração da comunidade mais alargada de programadores e investigadores. Isto resulta frequentemente em diversas contribuições e melhorias.
• Personalização: Os utilizadores têm a flexibilidade de modificar o código para se adaptar às suas necessidades específicas ou para enfrentar desafios particulares. Esta adaptabilidade pode conduzir a uma vasta gama de aplicações e casos de utilização.
• Exemplos: Os modelos BERT, GPT (Generative Pre-trained Transformer) e outros têm implementações de código aberto.

Modelos linguísticos de fonte fechada (proprietários)

• Acesso restrito: O código-fonte dos modelos de linguagem de código fechado não está disponível ao público. É propriedade e é mantido por uma entidade ou organização específica.
• Modificação limitada: Normalmente, os utilizadores não têm a capacidade de modificar ou personalizar o código subjacente. O modelo é utilizado como um serviço ou software sem acesso direto ao seu funcionamento interno.
• Distribuição controlada: A entidade que detém o modelo de código fechado controla a distribuição e as actualizações. Os utilizadores podem ter de confiar nos lançamentos e actualizações oficiais fornecidos pelo proprietário.
• Exemplos: Alguns modelos linguísticos comerciais ou desenvolvidos por empresas privadas podem ser incluídos na categoria de código fechado.

Considerações

• Licenciamento: Os modelos de código aberto são frequentemente acompanhados de licenças específicas que determinam a forma como o código pode ser utilizado, modificado e distribuído. Os modelos de código fechado podem ter termos de utilização mais restritivos.
• Apoio da comunidade: Os modelos de código aberto beneficiam do apoio e das melhorias efectuadas pela comunidade. Os modelos de código fechado dependem da entidade que os detém para obter suporte e actualizações.

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No contexto dos LLMs, modelos como o GPT-3 da OpenAI foram implementados comercialmente, permitindo aos utilizadores aceder ao modelo através de uma API, enquanto a arquitetura subjacente do modelo permanece proprietária. Compreender se um modelo de linguagem é de fonte aberta ou fechada é crucial para os programadores e investigadores, uma vez que determina o nível de acessibilidade, colaboração e personalização disponível para o modelo.

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Como é que ChatGPT funciona?

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A evolução dos grandes modelos linguísticos (LLMs)

A evolução dos modelos de linguagem de grande dimensão (LLM) no domínio da inteligência artificial tem sido revolucionária. As iniciativas de código aberto, juntamente com os avanços contínuos dos principais intervenientes, como a OpenAI, a Google, a Microsoft e a Meta, impulsionaram os modelos de linguagem para territórios desconhecidos.

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Fases pioneiras: Modelos linguísticos iniciais

As primeiras incursões em modelos linguísticos de grande dimensão foram caracterizadas por sistemas baseados em regras e abordagens estatísticas. Estes modelos debatiam-se com as complexidades da linguagem humana, não conseguindo muitas vezes captar as nuances da semântica e do contexto.

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Surgimento das redes neuronais

O advento da aprendizagem profunda marcou uma mudança de paradigma na evolução dos modelos linguísticos. As redes neuronais, em particular as redes neuronais recorrentes (RNN) e as redes de memória de curto prazo (LSTM), trouxeram melhorias notáveis no tratamento de dados sequenciais. Estes primeiros modelos de aprendizagem profunda revelaram capacidades de compreensão linguística melhoradas, mas a sua escalabilidade era limitada.

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Arquitetura de Transformadores: Um divisor de águas

O momento decisivo surgiu com a introdução da arquitetura Transformer. Os transformadores facilitaram a paralelização, permitindo o treino de modelos com um grande número de parâmetros, um fator crucial na evolução de grandes modelos linguísticos.

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Transformador generativo pré-treinado (GPT)

A série Generative Pre-Trained Transformer (GPT) da OpenAI tem sido um marco na evolução do LLM . Começando com o GPT, as versões subsequentes, incluindo o GPT-2, o GPT-3 e outros, registaram um aumento substancial dos parâmetros, permitindo que estes modelos apresentassem capacidades surpreendentes de compreensão e geração de linguagem. O GPT-3, com os seus milhares de milhões de parâmetros, demonstrou o potencial de utilização de vastos conjuntos de dados para diversas aplicações.

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Os 12 melhores modelos de transformadores de inteligência artificial

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1. Modelo GPT-3.5

O Generative Pre-Trained Transformer 3.5, ou GPT-3.5, desenvolvido pela OpenAI, é um dos maiores e mais poderosos modelos de linguagem até à data, com uns impressionantes 175 mil milhões de parâmetros. A sua imensa escala permite-lhe compreender e gerar texto altamente sensível ao contexto, tornando-o versátil numa miríade de aplicações. O GPT-3 destaca-se na compreensão da linguagem natural, na geração de texto criativo e na resolução de problemas. Demonstrou capacidades para escrever ensaios coerentes, completar trechos de código e até mesmo participar em conversas dinâmicas e contextualmente relevantes.

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Embora o seu tamanho contribua para as suas exigências computacionais, o GPT-3 tornou-se uma referência no domínio da inteligência artificial, demonstrando o potencial dos modelos de transformadores em grande escala para alargar os limites da compreensão da linguagem. Com base nos sucessos dos seus antecessores, como o modelo GPT-3, o GPT-3.5 é um testemunho dos avanços contínuos nas arquitecturas baseadas em transformadores.

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2. GPT-4 (Transformador generativo pré-treinado 4)

Como sucessor do GPT-3, o GPT-4 baseia-se nos fundamentos estabelecidos pelo seu antecessor. Com um número ainda maior de parâmetros, o GPT-4 tem como objetivo melhorar ainda mais a compreensão da linguagem natural e as capacidades de geração. Espera-se que este modelo ultrapasse os limites dos modelos de linguagem, oferecendo um melhor desempenho em tarefas como a criação de conteúdos, a geração de código e as interacções de conversação. A evolução do GPT-3 para o GPT-4 reflecte a procura contínua de avanços no processamento da linguagem e a exploração de arquitecturas neurais maiores e mais complexas.

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GPT-3 vs GPT-4 | Qual é a diferença?

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3. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

O BERT, desenvolvido pela Google, introduziu o contexto bidirecional nos modelos de transformadores, permitindo-lhes considerar as palavras anteriores e posteriores para compreender o significado de uma palavra numa frase. Esta abordagem bidirecional melhorou significativamente a compreensão contextual de palavras e frases, tornando o BERT particularmente eficaz em tarefas complexas, como a resposta a perguntas e a análise de sentimentos. 

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O BERT tornou-se a base de muitas aplicações de processamento de linguagem natural e é amplamente utilizado em vários domínios, desde motores de busca a chatbots. A sua pré-treino em grandes conjuntos de dados e o ajuste fino para tarefas específicas contribuem para a sua adaptabilidade, permitindo aos programadores tirar partido das suas capacidades para uma série de aplicações.

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4. T5 (Transformador de transferência de texto para texto)

O T5, desenvolvido pela Google, introduz uma estrutura unificada para várias tarefas de processamento de linguagem natural, enquadrando-as todas como problemas de texto para texto. Esta abordagem inovadora simplifica a arquitetura do modelo e o processo de formação, facilitando a adaptação do T5 a diferentes tarefas com ajustes mínimos. 

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O T5 tem demonstrado um forte desempenho na tradução, sumarização e resposta a perguntas. A sua versatilidade reside na sua capacidade de lidar com diversas tarefas de PNL, tratando-as uniformemente como conversão de texto de entrada em texto de destino, oferecendo uma solução coesa e eficiente para uma vasta gama de desafios relacionados com a língua.

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5. XLNet (eXtreme Learning Machine Network)

A XLNet, desenvolvida pela Google e pela Universidade Carnegie Mellon, incorpora métodos autoregressivos e de auto-codificação, combinando os pontos fortes de modelos como o BERT e os transformadores autoregressivos tradicionais. Esta abordagem híbrida permite à XLNet captar o contexto bidirecional, mantendo a coerência em tarefas generativas. A XLNet tem demonstrado eficácia em vários benchmarks de processamento de linguagem natural, demonstrando a sua capacidade de lidar com uma vasta gama de tarefas de compreensão da linguagem com uma compreensão matizada do contexto.

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6. RoBERTa (Abordagem BERT robusta e optimizada)

O RoBERTa é uma variante do BERT que modifica os principais hiperparâmetros e objectivos de treino, resultando num melhor desempenho e robustez. Desenvolvido pelo Facebook AI Research (FAIR), o RoBERTa foi optimizado para várias tarefas de processamento de linguagem natural, incluindo análise de sentimentos, classificação de texto e resposta a perguntas. As suas modificações visam ultrapassar certas limitações do modelo BERT original, levando a uma melhor generalização e desempenho em diversas tarefas.

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7. DestilarBERT

O DistilBERT, criado pela Hugging Face, é uma versão destilada do BERT concebida para reduzir os recursos computacionais, mantendo o desempenho. Ao reter os aspectos essenciais do BERT através da destilação do conhecimento, o DistilBERT oferece uma solução mais leve, adequada a aplicações com limitações de recursos. Demonstrou eficiência em tarefas como a classificação de textos e a análise de sentimentos, tornando-o uma escolha prática para cenários em que a eficiência computacional é uma prioridade.

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8. Claude

O Claude, criado pela Anthropic, é um assistente de inteligência artificial inovador centrado na IA constitucional. Isto significa que o Claude foi concebido para dar prioridade a princípios que garantam que os seus resultados são úteis, inofensivos e exactos. Ao aderir a estes princípios, o Claude pretende criar uma forma de IA mais ética e responsável que possa beneficiar os utilizadores de várias formas.

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As duas principais ofertas de produtos da Anthropic com base no Claude são o Claude Instant e o Claude 2. Embora ambos os produtos utilizem as capacidades avançadas de IA do Claude, é o Claude 2 que se destaca no raciocínio complexo, segundo a Anthropic. Com a sua capacidade para resolver problemas complexos e fornecer soluções sofisticadas, o Claude 2 posiciona-se como uma ferramenta poderosa para os utilizadores que necessitam de elevados níveis de raciocínio e de resolução de problemas nas suas actividades diárias. À medida que a Anthropic continua a desenvolver e a melhorar as capacidades do Claude, o potencial deste inovador assistente de IA para revolucionar a forma como interagimos com a tecnologia torna-se cada vez mais evidente.

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9. BARD

BARD, o mais recente chatbot LLM desenvolvido pela Google AI, representa um avanço significativo na tecnologia de inteligência artificial. Treinado com um extenso conjunto de dados de texto e código, o BARD demonstra a sua versatilidade ao destacar-se em várias tarefas, como gerar texto, traduzir vários idiomas, criar código e fornecer respostas informativas a perguntas. A sua capacidade de aceder a dados do mundo real através da Pesquisa Google distingue-o de outros chatbots, permitindo-lhe compreender e responder a uma gama mais vasta de pedidos e questões com informações precisas e relevantes. 

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Isto faz da BARD uma ferramenta valiosa para quem procura assistência ou informação em vários domínios. Um dos melhores casos de utilização da BARD é no domínio da tradução de línguas. Com a sua capacidade de traduzir várias línguas com precisão e rapidez, a BARD pode facilitar a comunicação entre indivíduos que falam línguas diferentes, quebrando barreiras e permitindo interacções mais suaves.

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10. Falcão

A ascensão do Falcon ao topo da tabela de classificação do Hugging Face Open LLM é uma prova das suas capacidades avançadas e do seu desempenho superior no domínio do processamento de linguagem natural. Desenvolvido pelo Technology Innovation Institute, o Falcon ganhou rapidamente reconhecimento pela sua impressionante precisão e eficiência no tratamento de uma gama diversificada de dados de texto e código. A conceção do seu modelo auto-regressivo permite-lhe não só gerar respostas coerentes e contextualmente precisas, mas também adaptar-se a diferentes línguas e dialectos sem problemas. Esta versatilidade torna o Falcon adequado para várias aplicações, desde a assistência à tradução de documentos multilingues até à assistência à codificação mais eficiente.

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O que distingue o Falcon de outros modelos linguísticos é a utilização de um conjunto de dados de maior qualidade e uma arquitetura mais sofisticada que resulta em capacidades de processamento e previsão de dados mais eficazes. Ao reduzir o número de parâmetros necessários para a formação (40 mil milhões), o Falcon consegue um desempenho superior, utilizando menos recursos computacionais em comparação com outros modelos de PNL de última geração. Isto torna-o uma opção atractiva para as organizações que procuram tirar partido de modelos linguísticos de ponta para tarefas como a análise de sentimentos, geração de conteúdos ou sistemas de diálogo.

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11. Coesão 

Este LLM de nível empresarial pode ser adaptado e ajustado para satisfazer as necessidades específicas e os casos de utilização de uma empresa, o que o torna uma ferramenta valiosa para as organizações que procuram tirar partido da tecnologia de IA. Desenvolvido por um dos autores do inovador documento de investigação "Attention Is All You Need", que introduziu o modelo de transformador em 2017, o Cohere tem uma base sólida em princípios de IA de ponta.

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Apesar das suas vantagens, o Cohere é mais caro do que os modelos oferecidos pela OpenAI. No entanto, muitas empresas consideram que o investimento vale a pena devido aos recursos e capacidades exclusivos do Cohere. Ao contrário de outros modelos de linguagem de grande dimensão que estão limitados a plataformas cloud específicas, o Cohere oferece uma maior flexibilidade, uma vez que não está limitado a um único fornecedor como o Microsoft Azure. De modo geral, a reputação de alta precisão e robustez do Cohere o torna uma das principais opções para empresas que buscam soluções avançadas de IA personalizadas para suas necessidades individuais.

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12. PaLM

O PaLM 2 é verdadeiramente um divisor de águas no domínio dos grandes modelos linguísticos, com uns impressionantes 540 mil milhões de parâmetros que lhe permitem dar respostas rápidas e fornecer dados actualizados com uma precisão sem paralelo. Desenvolvido pela Google, este modelo de código fechado é o melhor da sua classe para fornecer informações relevantes e conversas envolventes através do seu chatbot de IA Bard. Tirando partido do seu enorme tamanho e da arquitetura avançada do transformador, o PaLM 2 tem a capacidade de processar grandes quantidades de dados de texto e gerar respostas que não só são oportunas como também incrivelmente sofisticadas na sua compreensão da lógica formal, da matemática e da codificação em várias linguagens.

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A escala do processo de formação do PaLM 2 em TPU 4 Pods especializados demonstra as suas capacidades como um dos modelos de linguagem mais avançados atualmente disponíveis. A sua força reside na capacidade de raciocinar eficazmente e compreender tópicos complexos em vários domínios, tornando-o uma ferramenta versátil para uma vasta gama de aplicações. Embora a natureza de código fechado do PaLM 2 signifique que o seu código não está acessível ao público, a dedicação da Google à inovação e à tecnologia de ponta culminou num modelo de linguagem potente que continua a ultrapassar os limites dos sistemas de conversação baseados em IA.

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Como posso treinar o meu próprio modelo GPT?

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Libertar o poder dos modelos GPT: A ascensão dos Assistentes virtuais

A integração de modelos de GPT na criação de assistentes virtuais é um fator de mudança, oferecendo uma série de benefícios que elevam as experiências dos utilizadores e expandem o âmbito das aplicações. Ao tirar partido dos modelos GPT para criar a próxima geração chatbots, as empresas podem transformar a forma como interagem com os clientes e tratam das tarefas administrativas.

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As vantagens da integração do modelo GPT são numerosas:

• Texto semelhante ao humano para interacções envolventes: No apoio ao cliente chatbots e não só, a capacidade do modelo GPT para gerar texto semelhante ao humano traz um novo nível de envolvimento às interacções do assistente virtual. Os utilizadores beneficiam de conversas mais naturais e conscientes do contexto, aumentando a eficácia global das aplicações de apoio ao cliente.
• Desenvolvimento simplificado: A beleza dos modelos GPT reside na sua natureza pré-treinada, permitindo que os programadores aproveitem as capacidades de um único modelo para diversas aplicações. Desde modelos de aprendizagem de línguas até à geração de conteúdos gerados por IA, a versatilidade dos assistentes virtuais orientados por GPT simplifica os esforços de desenvolvimento.
• Tradução automática: A proficiência do modelo GPT em tradução automática é uma caraterística que se destaca. Com a capacidade de processar grandes quantidades de dados linguísticos, os assistentes virtuais equipados com GPT fornecem, sem esforço, traduções exactas e contextualmente relevantes em diferentes línguas, melhorando a comunicação global.
• Aproveitamento de conjuntos de dados maciços e modelos de base: No cerne dos modelos GPT está a sua base em conjuntos de dados maciços, permitindo-lhes compreender e gerar texto semelhante ao humano com uma delicadeza sem paralelo. Esta compreensão fundamental permite que os assistentes virtuais lidem com nuances linguísticas complexas, tornando-os aptos para uma variedade de tarefas.
• IA acessível para todos: Uma das vantagens notáveis dos modelos GPT é a sua capacidade de democratizar a inteligência artificial. Os programadores podem integrar estes modelos em assistentes virtuais sem necessitarem de grandes competências técnicas, tornando as soluções orientadas para a IA mais acessíveis e fáceis de utilizar.

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Exemplos de implementação do ChatGPT Chatbot

Estes exemplos de implementação do chatbot em ChatGPT exemplificam a adaptabilidade e a eficácia da IA na satisfação de diversas necessidades do sector:

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• Companheiro de compras: ChatGPT chatbots integra-se perfeitamente nas plataformas de comércio eletrónico, aumentando a participação do utilizador e oferecendo uma viagem de compras personalizada. Seja sugerindo produtos com base nas preferências, respondendo a perguntas sobre especificações ou facilitando o processo de checkout, o Shopping Companion torna as compras online uma experiência interactiva e agradável.
• Bots de saúde: No sector dos cuidados de saúde, os bots alimentados por ChatGPT são um aliado valioso. Desde a marcação de consultas de saúde até ao fornecimento de informações sobre sintomas e medicamentos, os bots de saúde simplificam a comunicação entre os prestadores de cuidados de saúde e os pacientes.
• Apoio bancário: Para o sector bancário, o chatbots revela-se fundamental para melhorar o serviço e o envolvimento do cliente. Estes assistentes inteligentes tratam de uma vasta gama de questões, desde consultas de saldos a detalhes de transacções e até assistência em procedimentos bancários comuns. O apoio bancário chatbots garante respostas rápidas, reduz os tempos de espera e simplifica as interacções com os clientes, contribuindo, em última análise, para uma experiência bancária mais perfeita e eficiente.
• Assistente de TI: Os assistentes de TI simplificam os processos de suporte informático, respondendo a questões técnicas, ajudando na resolução de problemas e fornecendo orientações passo a passo sobre procedimentos informáticos comuns. Ao tirar partido do poder da compreensão da linguagem natural, este chatbot melhora a comunicação entre os profissionais de TI e os utilizadores finais, tornando as interacções relacionadas com as TI mais acessíveis e eficientes.

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Como maximizar o crescimento das pequenas empresas com Chatbots

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Descubra o emocionante mundo do ChatGPT Chatbot Building com Botpress

A plataforma Botpress alimentada pelos modelos de linguagem da próxima geração da OpenAI, está a revolucionar a criação de assistentes virtuais. O pacote nativo do GPT apresenta recursos de ponta, como Tarefas de IA para automação de processos e Personalidade de bot para conversas alinhadas à marca. 

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