Large Language Models: como LLMs funcionam e quais os melhores?

LLMs, ou Modelos de Linguagem de Grande Escala, são basicamente super-computadores de inteligência artificial que entendem e geram texto em linguagem natural, como o ChatGPT, que se popularizou muito no último ano. 

Neste post, vamos entender melhor como essa tecnologia funciona, quais suas vantagens e desvantagens, principais modelos do mercado atualmente e como podem ser usados na criação de cursos online. 

O que são Large Language Models (LLMS) e como funcionam?

Em termos mais simples, um LLM é um programa de computador treinado para reconhecer e interpretar a linguagem humana e outros tipos de dados complexos. 

Aí você pode estar se perguntando, mas como esses programas são treinados? Simples, eles são “alimentados” com uma quantidade imensa de dados coletados de toda a internet e além, com objetivo de aprender a responder perguntas, criar conteúdo, bater papo e muito mais.

Os LLMs usam um tipo de aprendizado de máquina chamado aprendizado profundo para entender como caracteres, palavras e frases funcionam juntos. Para ter uma noção melhor de como tudo isso funciona dentro do mundo da IA, veja o esquema abaixo.

Em linhas gerais, os LLMs são então treinados e depois passam por uma fase de ajuste, que funciona da seguinte forma:

Treinamento

• O modelo é treinado com enormes volumes de texto (livros, artigos, páginas da web).
• Ele aprende padrões gerais da linguagem, como gramática, lógica e até fatos do mundo.
• Tarefas comuns incluem prever a próxima palavra (causal language modeling) ou preencher lacunas (masked language modeling).

Ajuste

Após o treinamento, o modelo é ajustado para tarefas focadas com conjuntos de dados mais específicos. 

Isso pode incluir alinhamento com preferências humanas ou aplicação em áreas específicas, como matemática ou atendimento ao cliente, por exemplo. 

Esse ajuste fino é feito por meio de prompts (comandos) para uma tarefa específica que o usuário deseja que o modelo faça, como interpretar perguntas e gerar respostas ou traduzir texto de um idioma para outro.

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Vantagens e Limitações dos LLMs

Essa tecnologia é, sem dúvida, extraordinária, trazendo muita facilidade e agilidade para as mais diversas tarefas. 

No entanto, um de seus maiores desafios reside no fato de que a qualidade das amostras coletadas afeta o quão bem os LLMs aprendem a linguagem natural, e a confiabilidade dos dados que geram.

Isso quer dizer que embora possam realizar muitas tarefas, é preciso cuidado ao confiar nas informações geradas.

LLMs podem sim passar informações incorretas ou fictícias, uma vez que dependem da qualidade e diversidade dos dados de treinamento, e a internet é uma mar de dados de todos os tipos.

Outra desvantagem é que, como você pode imaginar, esses programas exigem muita computação para treinar e operar, por isso ainda será necessário tempo antes que respostas mais “perfeitas” sejam conseguidas, embora já existam vários modelos disponíveis online, como os seguintes, que exploraremos com mais profundidade no decorrer do artigo:

• GPT-4: Um dos mais avançados, amplamente usado para assistência geral em linguagem.
• PaLM 2: Excelente em tarefas multilíngues e criativas.
• LLaMA: Focado em pesquisa e eficiência.
• Claude Otimizado para respostas seguras e éticas.

Como usar LLMs?

Como mencionamos, LLMs podem ser usados nas mais diversas tarefas e áreas de atuação, facilitando e otimizando essas atividades. 

Algumas possibilidades incluem:

• Negócios e Atendimento ao Cliente: Automação de respostas, chatbots inteligentes, suporte técnico.
• Educação: Tutores virtuais, explicações personalizadas, criação de materiais de ensino.
• Tecnologia e Programação: Ajuda no desenvolvimento de código, depuração e documentação.
• Saúde: Assistência médica, análise de sintomas, organização de informações médicas.
• Pesquisa Acadêmica: Resumos, revisões bibliográficas, geração de hipóteses.
• Criatividade e Conteúdo: Escrita criativa, geração de ideias, desenvolvimento de roteiros.
• Marketing: Criação de campanhas, análise de tendências, personalização de mensagens.

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Como usar LLMs em cursos online

Embora muitas pessoas só consigam ver LLMs como ferramentas para gerar texto, eles podem ir muito além disso.

Na criação de cursos online, podem trazer mais interatividade e personalização para o aprendizado. 

Imagine um curso onde cada aluno tem um assistente virtual inteligente à disposição, capaz de responder dúvidas, explicar conceitos de maneiras diferentes ou adaptar o conteúdo conforme seu ritmo e necessidades individuais.

Em cursos com módulos complexos, por exemplo, como programação ou matemática, o LLM pode oferecer explicações detalhadas ou simplificadas dependendo da experiência prévia do aluno. 

Ele também pode ajudar na prática, corrigindo exercícios e fornecendo feedback instantâneo, o que reduz a necessidade de esperar pelo retorno de um instrutor. 

Além disso, o modelo pode sugerir materiais complementares, como artigos, vídeos ou exercícios personalizados, para reforçar pontos onde o aluno apresenta dificuldade.

Outra aplicação é na criação de conteúdo. Instrutores podem usar LLMs para gerar materiais de estudo, como resumos, quizzes e perguntas de múltipla escolha, economizando tempo e garantindo que o conteúdo seja atualizado e relevante. 

Isso é especialmente útil em cursos que precisam ser atualizados com frequência, como tecnologia, nutrição ou marketing digital.

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Os LLMs podem ser integrados em fóruns ou chats de discussão dos cursos, funcionando como moderadores que respondem perguntas frequentes ou ajudam a mediar discussões entre alunos. 

Por fim, os modelos podem ser usados em avaliações, fazendo correção automatizada de testes (inclusive redações) ou dando feedback em trabalhos escritos, destacando pontos fortes e áreas a melhorar.

Tudo isso contribui para uma experiência de aprendizado mais rica, acessível e adaptada a cada aluno. 

Para deixar tudo mais claro, vamos a um exemplo prático, que seria o uso de LLMs em um curso de idiomas.

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Como usar LLMs em um curso online de idiomas?

Com capacidades avançadas de compreensão e geração de texto, os LLMs podem ser integrados para atuar como tutores, parceiros de conversação e assistentes criativos, atendendo às necessidades de alunos de diferentes níveis.

Imagine o modelo como um parceiro de prática, disponível 24 horas por dia. 

Ele pode simular diálogos com os alunos, ajustando o vocabulário e a complexidade das frases com base no nível de proficiência de cada um. 

Além de ajudar a praticar a escrita e conversação, ele tem a capacidade de corrigir erros imediatamente, explicando a correção e até sugerindo alternativas. Isso transforma a prática em um processo de aprendizado contínuo.

Na escrita, os LLMs são igualmente úteis. Eles podem avaliar redações ou respostas abertas, fornecendo feedback detalhado sobre gramática, vocabulário, estilo e coerência. 

O aluno também pode pedir ajuda para expandir seu vocabulário, solicitando sinônimos, expressões idiomáticas ou exemplos de uso contextual.

Outra aplicação poderosa está na personalização do conteúdo. O LLM pode criar exercícios específicos para cada aluno com base em suas dificuldades, como práticas de conjugação verbal, tradução ou compreensão de leitura. 

Ele também pode gerar quizzes, jogos interativos ou desafios que mantenham os alunos engajados e motivados.

Por fim, o LLM pode ser usado para fornecer contexto cultural, explicando gírias e expressões, ou diferenças entre variantes regionais de um idioma. 

Isso ajuda o aluno não apenas a aprender a língua, mas também a compreender seu uso prático e cultural.

Se integrado de maneira estratégica, o LLM pode trazer enormes benefícios tanto para alunos quanto para instrutores. 

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5 LLMs populares e como funcionam

Listamos 5 LLMs que estão entre os mais usados do mercado atualmente, cada um ideal para diferentes tipo de aplicações.

1. GPT-4 (OpenAI)

O popular GPT-4 é um dos pioneiros e mais avançados LLMs disponíveis.

Ele é projetado para compreender e gerar texto de maneira altamente contextual e criativa, sendo muito utilizado em assistentes virtuais, criação de conteúdo, e aplicações empresariais. 

O GPT-4 é integrado a ferramentas populares, como o ChatGPT e a Microsoft Copilot.

Apesar de sua potência, ele é uma solução proprietária, o que significa que sua implementação está restrita aos serviços licenciados.

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2. PaLM 2 (Google)

O PaLM 2 é o modelo subjacente ao Google Bard e é conhecido por seu excelente desempenho em linguagens naturais, tradução e compreensão de texto técnico. 

Ele foi projetado para tarefas que exigem raciocínio lógico e análise contextual profunda, sendo bastante útil em campos como programação e aprendizado multilíngue.

Com sua integração aos produtos do Google, como o Google Workspace, o PaLM 2 é amplamente acessível para empresas e usuários em geral. 

Ele também inclui suporte avançado para contextos técnicos, como interpretação de código e documentos complexos.

3. Claude (Anthropic)

Claude é um modelo de linguagem focado em segurança e alinhamento ético. 

Ele foi projetado para evitar comportamentos indesejados, como respostas tóxicas ou prejudiciais, sendo uma escolha popular para empresas preocupadas com ética e confiabilidade. 

Claude combina habilidades de compreensão e geração de texto com fortes controles de moderação, tornando-o ideal para tarefas sensíveis, como suporte ao cliente ou educação. 

Apesar de ser menos conhecido que GPT-4 ou PaLM 2, Claude está ganhando espaço rapidamente devido ao foco em segurança e facilidade de uso. 

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4. LLaMA 2 (Meta)

O LLaMA 2 é um modelo de código aberto desenvolvido pela Meta (ex-Facebook) e é reconhecido por sua eficiência e adaptabilidade. 

Ele foi projetado para atender à comunidade de desenvolvedores que buscam controle total sobre a personalização e implementação de LLMs. 

Por ser open-source, o LLaMA 2 permite que pesquisadores e empresas treinem o modelo em seus próprios dados, garantindo privacidade e especificidade.

Isso o torna uma escolha flexível para empresas que desejam um modelo poderoso sem dependência de serviços proprietários.

5. BLOOM (BigScience/Hugging Face)

O BLOOM é um modelo de linguagem multilinguístico e open-source desenvolvido pela comunidade BigScience e gerenciado pelo Hugging Face. 

Ele é projetado para suportar uma ampla variedade de idiomas, incluindo muitos que são menos representados em LLMs comerciais, como idiomas africanos e indígenas. 

O BLOOM é muito utilizado por pesquisadores, instituições educacionais e organizações que buscam promover a inclusão linguística e cultural. 

Embora não seja tão grande quanto modelos como GPT-4, o BLOOM se destaca por sua abordagem colaborativa e foco na diversidade.

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Cada um desses modelos é projetado com objetivos específicos, e sua escolha depende das necessidades da aplicação, como privacidade, acessibilidade, segurança ou suporte técnico. 

Use LLMs para melhorar seu curso online e vender mais

Embora os LLMs ainda estejam gerando muito debate, principalmente por serem considerados uma ameaça a muitas profissões, uma coisa é inegável: eles vieram para ficar.

Quando se trata de inovações e avanços tecnológicos, é quase impossível frear, por isso é mais coerente pensar em como fazer uso dessas novas ferramentas para entregar um serviço ainda melhor ao seu cliente final.

No caso de cursos online, há várias formas de usar LLMs para criar conteúdo e cursos mais completos e melhores, oferecendo uma experiência de aprendizado excelente aos seus alunos.

Como toda novidade, sugerimos que você comece testando e tentando implementar um ou dois dos recursos mencionados, até ter mais familiaridade com o uso desses modelos e poder avançar.

Por mais fácil que tenha se tornado o acesso às informações na internet, a máquina ainda não é capaz de substituir um bom professor.

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