Modelo de Linguagem para Objetivos de Negócios: Como Escolher o Mais Adequado
Nos dias de hoje, a disponibilidade pública de diversos modelos de IA (Inteligência Artificial) de várias empresas de tecnologia, como Google, OpenAPI e Microsoft, representa um marco significativo na adoção generalizada da IA. Em vez de investir recursos consideráveis na formação de modelos com compreensão linguística abrangente, as empresas agora podem se concentrar em aprimorar LLMs (Large Language Models) preexistentes para atender a cenários de aplicação específicos.
No entanto, escolher o modelo apropriado para a sua aplicação específica pode ser uma tarefa desafiadora. Usuários e partes interessadas devem navegar por um ecossistema dinâmico de modelos de linguagem e avanços associados. Esses aprimoramentos visam diversos aspectos do modelo de linguagem, como seus dados de treinamento, objetivo de pré-treinamento, arquitetura e metodologia de ajuste fino. Somente assim alguém pode saber o que constitui o melhor ajuste.
Vamos explorar as opções disponíveis para as empresas antes de fornecer algumas orientações sobre como selecionar o modelo certo para alinhar com os objetivos do seu negócio.
O panorama dos modelos de linguagem
Os modelos de linguagem de grande porte (LLMs) emergiram como um elemento crucial no campo da IA, possibilitando a transformação de diversas operações empresariais. Entre eles, o muito discutido ChatGPT desempenhou um papel pioneiro na remodelação do cenário tecnológico. Estima-se que o mercado de IA generativa alcance um valor substancial de 188,62 bilhões de dólares até 2032. Notavelmente, a América do Norte é antecipada como detentora da maior participação de mercado nesse setor de IA generativa.
Os dois exemplos mais proeminentes de LLMs atuais são:
BERT:
Um modelo desenvolvido pela Google que revolucionou a compreensão da linguagem natural, especialmente nas áreas de SEO e sistemas de resposta.
GPT-3/GPT-4:
Modelos inovadores criados pela OpenAI, esses LLMs são capazes de entender e gerar texto semelhante ao humano para várias tarefas.
Como as empresas geralmente os utilizam?
A maneira como as empresas utilizam os LLMs depende da indústria em que estão inseridas. Por exemplo, a análise de sentimento pode ser particularmente útil para aqueles no campo do marketing e análise de marketing. Modelos avançados de linguagem oferecem uma ferramenta poderosa para identificar e categorizar opiniões subjetivas em dados textuais. Sua aplicação possui um valor significativo em marketing, monitoramento de mídias sociais e atendimento ao cliente, permitindo que as empresas avaliem o sentimento público e as opiniões em torno de marcas, produtos ou serviços específicos. Com LLMs, as empresas podem obter insights valiosos sobre a percepção de suas ofertas no mercado.
A mineração de texto é outra abordagem poderosa para extrair padrões e declarações significativas de vastas quantidades de dados. Na indústria de seguros, a análise de apólices de seguro permite a obtenção de insights valiosos de reclamações semelhantes, formando um banco de conhecimento abrangente.
Isso auxilia os investigadores de seguros a identificar casos de fraude, como a presença de palavras-chave compartilhadas ou descrições de acidentes em diversas localizações geográficas e múltiplos reclamantes. Esses elementos recorrentes funcionam como alertas para possíveis esquemas de fraude organizada. Além disso, o processamento eficiente de reclamações legítimas contribui para uma experiência aprimorada do cliente, garantindo transações mais rápidas e sem complicações.
O processo de seleção para LLMs
Primeiramente, é necessário avaliar as operações do seu negócio para identificar áreas onde um Modelo de Linguagem (LLM) pode agregar valor, como suporte ao cliente, geração de conteúdo ou análise de dados. Uma vez feito isso, é possível determinar as tarefas que podem ser delegadas aos LLMs.
Antes de selecionar efetivamente um LLM, é preciso pensar na tokenização. Isso se refere à divisão de dados não estruturados e texto em linguagem natural em unidades discretas – um tokenizador transforma-os em partes gerenciáveis de informação. Esses tokens podem ser utilizados como uma representação vetorial de um documento, permitindo a conversão de um documento de texto bruto em um formato de dados numéricos estruturados adequado para aprendizado de máquina.
Os benefícios da tokenização vão além da preparação de dados. Os tokens podem ser utilizados diretamente por computadores para desencadear ações e respostas relevantes, facilitando aplicações práticas. Além disso, no contexto de um pipeline de aprendizado de máquina, os tokens podem servir como recursos que contribuem para tomadas de decisão mais complexas e modelagem de comportamento.
Em seguida, selecione um LLM adequado com base em suas necessidades, considerando fatores como complexidade da tarefa, capacidades do modelo e requisitos de recursos. Reúna e pré-processa os dados relevantes para ajustar finamente o modelo escolhido, garantindo alinhamento com o contexto de negócios e produzindo resultados precisos e específicos para o domínio.
As empresas podem achar útil conferir o Hugging Face, que oferece um “Hub” comunitário que serve como uma plataforma centralizada para compartilhamento e descoberta de modelos e conjuntos de dados. O Hub atua como um espaço colaborativo onde indivíduos podem contribuir e explorar uma variedade diversificada de recursos, promovendo a inclusão e a partilha de conhecimento no campo da IA.
Por exemplo, se uma empresa da indústria de manufatura quisesse eliminar o tempo gasto pesquisando materiais em artigos acadêmicos, ela poderia usar um modelo simples GPT-4 com uma API interna e uma ferramenta de interface do usuário. A implementação de um modelo de IA avançado
poderia permitir que os cientistas de pesquisa da empresa acessem e analisem artigos de pesquisa de maneira eficiente, levando a tomadas de decisões informadas, redução do esforço manual, aprimoramento da inovação e economia de custos.
Considerações éticas e escalabilidade
É essencial estar atento às preocupações éticas e de privacidade relacionadas à implantação de IA – garantir conformidade com regulamentos de proteção de dados e uso responsável das tecnologias de IA. Dependendo do projeto, você também pode precisar dimensionar sua implementação de LLM, portanto, vale a pena considerar aspectos como armazenamento de dados, recursos de computação e atualizações regulares do modelo.
Por fim, assim que você selecionar seu modelo, deve incentivar a empresa a compreender e aceitar as tecnologias de IA, fornecendo treinamento e recursos, promovendo uma cultura de adoção de IA entre os funcionários. Ao adotar essas práticas, você estará posicionando sua empresa para aproveitar ao máximo o poder dos modelos de linguagem em evolução para atender às necessidades e objetivos do seu negócio de maneira eficaz e eficiente.
