De poucos anos para cá, os agentes de inteligência artificial viraram verdadeiros co-pilotos para diversas atividades. Seja no trabalho ou na realização de tarefas pessoais, os chatbots com IA transformaram-se em importantes ferramentas de consulta e de realização de tarefas. Por trás deles estão os LLMs, aplicações em arquitetura de redes neurais, treinadas para interagir com o usuário em linguagem natural.

LLMs é a sigla do termo em inglês Large Language Model, ou Grande Modelo de Linguagem. O modelo, no caso, é o matemático: conforme explicamos no post sobre redes neurais artificiais, elas são formadas por perceptrons, classificadores lineares que geram, como valor de saída, a soma ponderada de valores de entrada – sendo que estes têm pesos, que expressam a importância de cada valor de entrada. O valor de saída de cada perceptron é uma das entradas de todos os classificadores da camada seguinte, e assim sucessivamente, até a camada de resultado.

Se o modelo é o matemático, a linguagem é, geralmente, um idioma. LLMs têm capacidade de processar “unidades semânticas” em diversos idiomas, entendê-las no contexto da mensagem que enviamos aos agentes de inteligência artificial e nos responder, na mesma língua e de forma apropriada. Para entender detalhadamente como tudo isso funciona, siga com a gente neste texto!

Histórico

A história da inteligência artificial é longa, já é quase secular. Contudo, para a maior parte da população mundial, a IA passou a estar presente no dia a dia a partir do final de 2022 com o lançamento do Chat GPT 3.5. Ele foi o primeiro LLMs popular, alcançando a marca de um milhão de usuários após apenas cinco dias de lançamento.

O “ponto de virada” que viabilizou a transformação de aplicações de IA em agentes de inteligência artificial capazes de interagir com o usuário como se fosse um ser humano foi uma revisão da arquitetura das redes neurais artificiais. Ela foi proposta no artigo “Atenção é tudo que você precisa”, publicado por pesquisadores do Google em 2017. No estudo, eles defendem que a arquitetura de redes neurais recorrentes, as RNNs, eram limitadas para trabalhar com texto, uma vez que elas eram lentas para processar frases e ineficazes para “lembrar” de contextos mais longos.

Os pesquisadores propuseram o mecanismo de autoatenção, um modelo que calcula a relação entre todas as palavras de uma frase, simultaneamente. Assim, analisando a palavra no contexto de uma frase, o sistema compreende com maior precisão o que ela significa. Para ficar em um exemplo, ao ler a palavra “banco” e associá-la ao contexto da frase, a inteligência artificial identifica mais facilmente se a palavra se refere a uma instituição financeira ou a um tipo de assento.

Alcançar esse resultado foi possível graças a uma mudança na arquitetura de aplicações dessas IAs: ao invés de RNNs, elas passaram a ser construídas como redes neurais Feedforward com o acréscimo do mecanismo de autoatenção. Essa alteração gerou o que conhecemos como arquitetura Transformer, uma espécie de subtipo de FNN. Como o modelo consegue “olhar” para todas as palavras da frase ao mesmo tempo, ele entende o contexto sem precisar de retroalimentação recorrente.

LLMs: funcionamento e aplicações

Ao longo do ano de 2018 foram anunciadas as primeiras redes neurais artificiais do tipo Transformer para uso: o Chat GPT 1 e o Bert, aplicação de inteligência artificial do Google que foi integrada ao motor de buscas, ampliando enormemente a qualidade dos resultados. A partir do Bert, o buscador passou a entender o contexto, como colocação de preposições, percebendo como elas alteravam o sentido da requisição. Os resultados das buscas passaram a ser muito melhores.

Em linhas gerais, os LLMs possuem três componentes essenciais: o mecanismo de autoatenção, o codificador/decodificador e o incorporador. Na prática o funcionamento se dá assim:

1. O usuário envia uma mensagem para o agente de inteligência artificial
2. Ele converte o texto de entrada em tokens, as “unidades semânticas”.
3. A camada de incorporação acessa outras “unidades semânticas” num espaço maior, para iniciar a compreensão do contexto
4. Iniciada a compreensão do contexto, o mecanismo de autoatenção analisa simultaneamente as relações entre todas as “unidades semânticas” para fechar a compreensão do contexto
5. A partir desse entendimento ele codifica a requisição e formula a resposta ao usuário
6. Formulada, ela é decodificada em linguagem natural para ser entregue usuário

Compreendendo com mais detalhes o funcionamento dos LLMs, é fácil entender porque eles, rapidamente, passaram a ser aplicados em diversas atividades de processamento de linguagem natural. De cara eles foram imediatamente usados em sistemas de tradução de idiomas, como o Google Tradutor.

Os LLMs tornaram-se parte da arquitetura de aplicações de diversas IAs. Agentes de inteligência artificial do tipo chatbot atualmente processam linguagem de programação e até dados não estruturados como imagens e som. A partir dos LLMs é possível criar aplicações, vídeos, músicas e até locuções com a sua própria voz.

E, assim como boas redes neurais Feedforward, sistemas de inteligência artificial que usam LLMs conseguem reconhecer e classificar padrões, fazer regressão de dados com alta precisão, gerar predições a partir da análise de dados… Processamentos importantes para resolução de diversos tipos de problemas que enfrentamos no dia a dia das empresas.

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