LLM, GPT, RAG… O que significam as siglas de IA? | IA nos negócios #91

Sobre o que falam os especialistas em inteligência artificial? Decifrando siglas de IA

Os especialistas em IA costumam usar siglas para descrever tecnologias e processos complexos. Vale a pena entender o que está por trás desses termos para poder aproveitar conscientemente as oportunidades oferecidas pela IA. Por exemplo, quando você ouve “RAG” ou “XAI”, você pode não ter certeza do que isso significa. RAG, Retrieval-Augmented Generation, é uma tecnologia que enriquece a geração de linguagem com recuperação de informações, enquanto XAI, Explainable AI, concentra-se na transparência e compreensibilidade das decisões tomadas por sistemas de IA. Não precisamos explicar o que é IA hoje, mas siglas como essas exigem explicação. Então, vamos começar com uma das siglas mais onipresentes – o nome geral da tecnologia por trás do ChatGPT.

LLM (modelo de linguagem grande)

LLM, ou Large Language Model, é a base para sistemas como chatbots, que podem gerar texto, código ou traduzir idiomas. É uma inteligência artificial treinada para estimar a probabilidade de sequências de palavras, utilizando uma rede neural com mais de 175 bilhões de parâmetros.

O treinamento do LLM envolve mostrar exemplos e ajustar pesos para reduzir erros. No LLM, todo texto é representado por vetores com vários números, determinando sua posição e relacionamentos no espaço de “linguagem” do modelo. Continuar o texto significa seguir caminhos neste espaço.

Imagine-os como “super leitores” com vasto conhecimento e capacidade de processar informações e responder de forma semelhante aos humanos. Exemplos populares de LLMs incluem:

• Gêmeos Pro (Google),
• GPT-4 (OpenAI) e
• Lhama 2 (Meta).

Nos negócios, o LLM pode agilizar a comunicação e o fluxo de informações dentro de uma empresa, por exemplo, gerando relatórios automaticamente, traduzindo documentos e respondendo às perguntas dos funcionários. Usar o LLM por meio de chat, software dedicado ou APIs também pode apoiar a criação de novos modelos e estratégias de negócios, analisando grandes quantidades de dados e identificando tendências que antes não eram vistas.

RAG (geração aumentada de recuperação)

A geração aumentada de recuperação (RAG) é uma técnica que combina a recuperação semântica de informações com a geração de texto. Isso permite que o modelo encontre documentos relevantes, como os da Wikipédia, fornecendo contexto que ajuda o gerador de texto a produzir resultados mais precisos, mais ricos e menos sujeitos a erros. O RAG pode ser customizado e seu conhecimento interno efetivamente modificado sem a necessidade de retreinar todo o modelo, o que é caro e demorado. Isto é particularmente útil em situações em que os factos podem evoluir ao longo do tempo, eliminando a necessidade de reciclagem para aceder às informações mais recentes.

Fonte: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

GPT (Transformador Gerativo Pré-treinado)

Todos conhecemos a sigla GPT porque se tornou parte do nome do chatbot de IA mais popular. Mas o que exatamente isso significa? Generative Pre-trained Transformer, GPT, é um modelo de IA que gera texto semelhante a texto criado por humanos, prevendo a próxima palavra em uma sequência. No processo de aprendizagem, adquire conhecimento a partir de bilhões de páginas de texto escritas por humanos para posteriormente determinar a probabilidade da próxima palavra.

Os modelos GPT são baseados em arquiteturas de redes neurais chamadas transformadores, que podem gerar texto e responder perguntas de maneira conversacional. Eles são usados ​​para uma ampla gama de tarefas, incluindo:

• traduzindo idiomas,
• resumindo documentos,
• gerando conteúdo,
• escrever código e muitas outras tarefas.

Os modelos GPT podem ser usados ​​sem treinamento adicional em uma técnica chamada aprendizagem Zero-shot, ou adaptados a uma tarefa específica por meio do aprendizado de alguns exemplos (aprendizagem de poucos disparos).

PNL (Processamento de Linguagem Natural)

PNL, ou Processamento de Linguagem Natural, é a área que trata de técnicas e tecnologias que permitem às máquinas compreender e processar a linguagem humana.

Isso forma a base para os mencionados LLM, RAG e GPT, permitindo-lhes compreender palavras, frases e seus significados. Assim, a PNL pode transformar dados de texto em insights de negócios úteis. Os aplicativos de PNL têm amplo uso, indo além de assistentes de IA e chatbots, para tarefas como:

• análise de sentimento – permite determinar quais emoções estão presentes no texto, por exemplo, se uma opinião expressa nas redes sociais é positiva, negativa ou neutra,
• resumindo documentos – criando automaticamente resumos de textos longos, o que economiza tempo dos usuários,
• tradução automática – permite a tradução rápida e eficiente de textos entre diferentes idiomas. Por exemplo, o modelo SeamlessM4T da Meta é capaz de traduzir texto e fala entre 100 idiomas.

ML (aprendizado de máquina)

ML, ou Machine Learning, é o ramo fundamental da IA. É um campo abrangente que envolve treinar computadores para aprender com os dados sem programá-los diretamente. A IA utiliza dados e algoritmos para imitar a forma como os humanos aprendem, ganhando experiência ao longo do tempo.

O termo “aprendizado de máquina” foi cunhado por Arthur Samuel em 1959, no contexto de sua pesquisa sobre jogo de damas. O avanço tecnológico permitiu a criação de produtos inovadores baseados em ML, como sistemas de recomendação e veículos autônomos.

O aprendizado de máquina é um componente chave da Ciência de Dados, utilizando métodos estatísticos para prever e tomar decisões em muitas empresas. A procura por Cientistas de Dados está a crescer juntamente com a expansão do big data. Isto se aplica especialmente a especialistas capazes de identificar questões comerciais significativas e analisar dados. Os algoritmos de ML são criados usando estruturas de programação como TensorFlow e PyTorch.

Fonte: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Automação Robótica de Processos (RPA)

RPA, ou Robotic Process Automation, é uma tecnologia de automação onde computadores imitam ações humanas executadas em programas e aplicativos específicos. RPA é uma aplicação prática de IA que impacta diretamente a eficiência operacional. Automatiza tarefas rotineiras, como entrada de dados ou atendimento ao cliente, permitindo que as empresas se concentrem em atividades mais estratégicas.

Aprendizado profundo (DL)

Deep Learning (DL) é um ramo avançado de ML que se baseia em redes neurais inspiradas na estrutura do cérebro humano. Estas redes aprendem com grandes quantidades de dados a reconhecer padrões e relações e depois utilizam esse conhecimento para fazer previsões e tomar decisões. A EAD possibilita a execução das tarefas mais complexas, como reconhecimento de imagens, identificação de objetos e classificação em fotos e vídeos.

Como resultado, a EAD é crucial para o desenvolvimento de tecnologias como:

• previsão e otimização do consumo de energia,
• controlar veículos autônomos,
• prevenir fraudes financeiras, detectando anomalias nas transações, ou
• personalizar ofertas e conteúdo de acordo com as preferências individuais do usuário.

Aprendizagem por Reforço (RL)

Aprendizado por Reforço (RL) é um tipo de aprendizado de máquina (ML) em que o modelo de IA aprende “por conta própria” por tentativa e erro, em vez de ser treinado a partir de dados preparados. Por outras palavras, a IA adapta-se através de interações com o ambiente, recebendo recompensas por ações desejáveis ​​e penalidades por ações ineficazes.

O Aprendizado por Reforço é útil em tarefas onde sabemos exatamente qual resultado queremos alcançar, mas o caminho ideal para alcançá-lo é desconhecido ou muito difícil de programar. Por exemplo, treinar robôs para navegar em ambientes complexos.

Redes Adversariais Gerativas (GANs)

Redes Adversariais Generativas (GANs) são um sistema que consiste em duas redes neurais concorrentes:

• Gerador, que cria novos dados, como imagens ou texto,
• Discriminador, que tenta distinguir dados reais de dados gerados.

Esta competição motiva ambas as redes a melhorarem, levando a resultados cada vez mais realistas e criativos.

IA explicável (XAI)

AI explicável (XAI) é um acrônimo um pouco menos conhecido, mas muito importante no campo da inteligência artificial. É uma abordagem à IA que se concentra em fornecer explicações claras e compreensíveis para as ações ou decisões tomadas pelos sistemas de IA. XAI é crucial para o desenvolvimento responsável da IA: transparência, conformidade com regulamentos legais, segurança e apoio à inovação.

Siglas de IA. Resumo

Siglas de IA como LLM, RAG, GPT e XAI representam tecnologias avançadas que estão mudando a forma como as empresas operam. Da automação de processos ao melhor entendimento das necessidades dos clientes – a IA abre novas possibilidades. A familiaridade com esses termos é fundamental para navegar no campo da inteligência artificial e aproveitar seu potencial em seu negócio. O conhecimento destas tecnologias permite não só a otimização dos processos existentes, mas também a exploração de novas áreas de inovação e crescimento.

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Autor: Robert Whitney

Especialista em JavaScript e instrutor que orienta departamentos de TI. Seu principal objetivo é aumentar a produtividade da equipe, ensinando aos outros como cooperar de forma eficaz durante a codificação.

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