O que são os LLMs? | Portal IA Hoje

🧠 O que são os LLMs?

Modelos de Linguagem de Grande Escala que revolucionaram a compreensão e geração de linguagem natural

🚀 Sistemas de IA capazes de escrever, traduzir, responder e dialogar como nunca antes foi possível na história da tecnologia.

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O que são os LLMs?

Os Modelos de Linguagem de Grande Escala (Large Language Models, ou LLMs) são sistemas de Inteligência Artificial treinados para compreender e gerar linguagem natural. Conseguem escrever textos, traduzir línguas, responder a perguntas ou interagir em diálogo com utilizadores.

📅 Marco Histórico: 2017

O desenvolvimento destes modelos tornou-se viável em 2017 com a introdução da arquitetura Transformer, apresentada por Vaswani e colaboradores no artigo "Attention is All You Need".

💡 Exemplos de LLMs actuais
Estes avanços permitiram o desenvolvimento de modelos como o GPT-4 (OpenAI), o LLaMA (Meta) e o Claude (Anthropic).
🏗️

A arquitetura Transformer

Antes dos Transformers, os principais modelos usavam redes neuronais recorrentes (RNNs) e LSTMs (Long Short-Term Memory), que processavam palavra por palavra. Esta abordagem era funcional, mas apresentava limitações.

❌ Tecnologia Anterior

RNNs e LSTMs

  • Processamento sequencial (palavra por palavra)
  • Lento e difícil de escalar
  • Limitações em textos longos
✅ Transformers

Self-Attention

  • Análise simultânea de todas as palavras
  • Treino paralelo e escalável
  • Identificação de relações relevantes

Os Transformers introduziram o mecanismo de self-attention, permitindo ao modelo analisar todas as palavras em simultâneo e identificar as relações mais relevantes dentro de um texto.

🔗
Relações Distantes
Captam relações entre palavras distantes num texto.
Treino Paralelo
Permitem treino paralelo, aproveitando processadores modernos.
📊
Grande Escala
Tornam viável a criação de modelos com milhares de milhões de parâmetros.
🎯

Capacidades dos LLMs

🧠 Interpretação contextual
Interpretar textos com maior sensibilidade ao contexto.
✍️ Geração natural
Gerar linguagem próxima da escrita humana.
🌍 Multilinguismo
Trabalhar em várias línguas, incluindo o português.
🔄 Versatilidade
Adaptar-se a diferentes tarefas, como tradução, síntese ou análise de sentimentos.
📊

Adoção e utilização dos LLMs

Não existem dados sistematizados sobre a utilização de LLMs em Portugal. No entanto, podem observar-se tendências semelhantes às de outros países:

👤 Uso individual

Recurso a ferramentas como o ChatGPT para apoio em estudo, escrita e tarefas quotidianas.

🏢 Setor empresarial

Experimentação de modelos de linguagem em áreas como automação de processos e comunicação com clientes.

🎓 Educação e formação

Professores e alunos que testam estas ferramentas como complemento, ainda que exista debate sobre a sua integração formal.

📈 Perspetiva
Estes sinais indicam uma possível adoção gradual, dependente de factores como regulamentação, acessibilidade e literacia digital.
⚖️

Benefícios e limitações

Benefícios
Produção rápida de textos e conteúdos
Análise de grandes volumes de dados para apoio à decisão
Interações mais ajustadas às necessidades do utilizador
⚠️ Desafios e limitações
Enviesamento: os modelos podem reproduzir estereótipos ou incorreções presentes nos dados de treino
Fiabilidade: em áreas críticas, como saúde ou justiça, as respostas podem não ser suficientemente precisas
Regulação: a União Europeia encontra-se a desenvolver o AI Act para estabelecer normas claras
🔮

Perspetivas futuras

Os LLMs poderão integrar-se em sectores como marketing, atendimento ao cliente, turismo, saúde e educação. A sua utilização dependerá tanto da evolução técnica como da formação de profissionais que compreendam as potencialidades e limitações destes sistemas.

📌 Em síntese

Os LLMs são modelos de IA baseados na arquitetura Transformer, treinados com grandes volumes de texto. Permitem compreender e gerar linguagem natural, com múltiplas aplicações. Em Portugal, o seu uso poderá crescer de forma progressiva, acompanhado por desafios técnicos, éticos e regulatórios.

📚 Continue a aprender

Agora que compreende os fundamentos dos LLMs, explore o próximo tópico do nosso mini-curso para descobrir como comunicar eficazmente com estes sistemas.

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