Modelos de linguagem de IA genéricos versus personalizados: soluções ideais de PNL

LLMs genéricos e personalizados são dois tipos de modelos de linguagem grandes (LLMs) usados ​​no processamento de linguagem natural (PNL).

Enquanto os LLMs genéricos são treinados em conjuntos de dados grandes e diversos e podem executar uma ampla gama de tarefas, os LLMs personalizados são ajustados em conjuntos de dados específicos e projetados para executar uma tarefa específica com maior precisão. A escolha entre LLMs genéricos e personalizados depende das necessidades específicas do usuário e da natureza da tarefa.

Compreender os LLMs é importante na PNL porque eles geram texto, respondem perguntas e realizam outras tarefas relacionadas ao idioma. Esses modelos estão abalando o mundo do marketing de conteúdo, e aqueles que aproveitam os benefícios exclusivos dos modelos de IA podem levar seus esforços de marketing para o próximo nível.

Então, como tudo funciona?

Os LLMs são treinados em grandes conjuntos de dados de texto e usam métodos estatísticos para aprender padrões e estruturas linguísticas. Esses modelos geram um novo texto semelhante em estilo e estrutura ao texto do conjunto de dados de treinamento. As aplicações já são imensas — mas apenas quando se investe nos modelos, ferramentas e suporte certos.

Pronto para aprender como os modelos de IA podem otimizar sua abordagem à criação de conteúdo? Se sim, este guia é para você.

Principais vantagens:

• LLMs genéricos são treinados em conjuntos de dados grandes e diversos e podem executar várias tarefas. Por outro lado, os LLMs personalizados são ajustados para conjuntos de dados específicos e projetados para executar uma tarefa específica com maior precisão.
• A escolha entre LLMs genéricos e personalizados depende das necessidades específicas do usuário e da natureza da tarefa.
• Os LLMs geram texto, respondem perguntas e realizam outras tarefas relacionadas ao idioma, aprendendo padrões e estruturas linguísticas por meio de métodos estatísticos.

Compreendendo os LLMs

Grandes modelos de linguagem (LLMs) são algoritmos de inteligência artificial (IA) projetados para compreender e gerar linguagem semelhante à humana. Eles são treinados em grandes quantidades de dados de texto, o que lhes permite aprender padrões e estruturas linguísticas.

Os LLMs podem realizar várias tarefas relacionadas ao idioma, incluindo tradução, resumo de textos e resposta a perguntas, e são classificados em duas categorias: genéricos e personalizados.

• LLMs genéricos são pré-treinados em grandes conjuntos de dados e podem executar várias tarefas relacionadas ao idioma. Eles são projetados para serem flexíveis e adaptáveis ​​a diferentes domínios e aplicações. No entanto, eles podem exigir intervenção humana.
• LLMs personalizados são treinados em dados específicos de domínio e adaptados para executar tarefas específicas dentro de um domínio específico. Com base nesses resultados altamente personalizados, você pode acessar conteúdo próximo à versão final publicada sem muita intervenção humana.

Evolução dos modelos de linguagem

A evolução dos LLMs remonta ao desenvolvimento de modelos de linguagem estatística na década de 1990. Esses modelos foram baseados na probabilidade de uma palavra ocorrer em um determinado contexto.

No final dos anos 2000, o desenvolvimento de algoritmos de aprendizagem profunda permitiu a criação de modelos de linguagem neural, que eram mais precisos e eficientes do que os modelos estatísticos.

Um avanço nos LLMs só ocorreu em 2017, quando o Google desenvolveu o Transformer, uma nova arquitetura de rede neural. A arquitetura do Transformer permitiu a criação de modelos de linguagem em larga escala, como GPT-2 e GPT-3, que podem gerar texto semelhante ao humano com alta precisão e fluência.

Hoje, os LLMs revolucionaram o processamento de linguagem natural (PNL), permitindo o desenvolvimento de aplicações avançadas de IA, como chatbots, assistentes virtuais e ferramentas de tradução de idiomas.

Então o que vem depois?

A capacidade dos LLMs de compreender e gerar uma linguagem semelhante à humana abriu novas possibilidades para a interação homem-máquina. Tem o potencial de transformar a forma como nos comunicamos com a tecnologia.

A partir de 2024, as ferramentas generativas de IA estão se tornando mais comuns, impactando significativamente muitos setores, desde marketing e atendimento ao cliente até serviços de saúde e financeiros.

Nos próximos anos, o valor do mercado de IA crescerá exponencialmente, de US$ 11,3 bilhões em 2023 para cerca de US$ 51,8 bilhões em 2028. As aplicações e casos de uso também evoluirão em LLMs genéricos e personalizados.

Aqui está uma visão mais detalhada de como os LLMs genéricos se comparam aos LLMs personalizados e por que ambos são benéficos quando usados ​​nas circunstâncias certas.

LLMs genéricos

LLMs genéricos são modelos de linguagem pré-treinados que não são ajustados para uma tarefa ou domínio específico.

Eles são treinados em conjuntos de dados grandes e diversos para aprender os padrões e estruturas gerais da linguagem. Esses modelos são então usados ​​como ponto de partida para diversas tarefas de processamento de linguagem natural, como classificação de texto, análise de sentimento e geração de linguagem.

Características dos LLMs genéricos

O amplo conhecimento da linguagem é o que caracteriza os LLMs genéricos.

Esses modelos são treinados em uma ampla gama de textos de diferentes domínios, gêneros e estilos, o que lhes permite capturar os padrões e estruturas gerais da linguagem. Esses modelos são normalmente muito grandes e complexos, contendo bilhões de parâmetros que permitem aprender com grandes quantidades de dados.

Vantagens e Limitações

Os LLMs genéricos têm várias vantagens sobre os LLMs personalizados.

• Eles estão prontamente disponíveis e são fáceis de usar, não exigindo treinamento adicional ou ajuste fino. Eles também são altamente versáteis.
• Eles costumam ser mais precisos do que os LLMs personalizados em tarefas relacionadas à compreensão geral da linguagem, como modelagem de linguagem e geração de texto.
• Eles podem ser usados ​​como ponto de partida para o ajuste fino de tarefas ou domínios específicos, economizando tempo e recursos.

No entanto, os LLMs genéricos também apresentam algumas limitações.

• Eles podem não ter um bom desempenho em domínios especializados que exigem conhecimento e terminologia específicos do domínio.
• Podem gerar resultados genéricos ou irrelevantes em determinados contextos.
• Eles podem ser incapazes de captar as nuances e variações sutis da linguagem específica de um determinado domínio ou contexto.

Em resumo, LLMs genéricos são modelos de linguagem poderosos usados ​​para diversas tarefas de processamento de linguagem natural. Embora tenham algumas limitações, muitas vezes são um bom ponto de partida para o ajuste fino de tarefas ou domínios específicos.

LLMs personalizados

LLMs personalizados são modelos de aprendizado de máquina adaptados a domínios ou tarefas específicas. Eles são treinados em conjuntos de dados especializados e ajustados para produzir resultados mais precisos e relevantes. Esses modelos são projetados para superar as limitações dos LLMs de uso geral e fornecer resultados mais específicos e direcionados.

Recursos de LLMs personalizados

LLMs personalizados possuem vários recursos que os tornam únicos e úteis para tarefas especializadas.

Esses recursos incluem:

• Dados de treinamento específicos do domínio: LLMs personalizados são treinados em conjuntos de dados específicos do domínio ou tarefa para os quais foram projetados. Isto permite-lhes aprender a linguagem e os padrões desse domínio com mais precisão e produzir resultados mais relevantes.
• Ajuste fino: LLMs personalizados são ajustados para a tarefa ou domínio específico para o qual foram projetados. Isso envolve ajustar o modelo pré-treinado para melhor ajustar os dados especializados e produzir resultados mais precisos.
• Personalização : os LLMs podem ser personalizados para atender às necessidades do usuário. Isso inclui o ajuste da arquitetura do modelo, dos dados de treinamento e do ajuste fino dos parâmetros para otimizar o desempenho da tarefa ou domínio específico.

Benefícios e Desafios

LLMs personalizados têm vários benefícios e desafios ao decidir se devem ser usados ​​para uma tarefa ou domínio específico.

Benefícios:

• Precisão: LLMs personalizados são mais precisos do que LLMs de uso geral para tarefas especializadas. Eles são treinados em dados específicos de domínio e ajustados para produzir resultados mais precisos e relevantes. Esses modelos geram conteúdo exclusivo que ressoa com a voz da marca.
• Relevância: LLMs personalizados produzem resultados mais relevantes para tarefas ou domínios específicos. Eles são projetados para aprender a linguagem e os padrões de um domínio específico, permitindo-lhes produzir resultados mais relevantes e úteis.
• Flexibilidade: LLMs personalizados podem ser customizados para atender às necessidades específicas do usuário. Isso permite mais flexibilidade em relação à arquitetura do modelo, dados de treinamento e parâmetros de ajuste fino.

Desafios:

• Custo: LLMs personalizados podem ser caros para desenvolver e manter. Eles exigem conjuntos de dados especializados e conhecimento especializado para ajustar o modelo, o que pode custar caro.
• Questões Éticas: LLMs personalizados também podem levantar questões éticas, especialmente quando usados ​​para tarefas sensíveis, como processamento de linguagem natural para fins legais ou médicos. É importante garantir que o modelo seja imparcial e não perpetue estereótipos prejudiciais ou discriminação.
• Generalização limitada: LLMs personalizados são projetados para tarefas ou domínios específicos e podem não generalizar bem para outras tarefas ou domínios. Isso significa que eles podem não ser úteis para tarefas fora de seu domínio ou tarefa específica.

Análise comparativa

Grandes modelos de linguagem (LLMs) tornaram-se cada vez mais populares nos últimos anos devido à sua capacidade de realizar diversas tarefas. Existem dois tipos principais de LLMs: genéricos e personalizados. A seção a seguir fornecerá uma análise comparativa desses dois tipos de LLMs.

Métricas de desempenho

LLMs genéricos são treinados em grandes conjuntos de dados e podem executar várias tarefas com precisão. No entanto, os resultados podem não ser tão precisos quanto os LLMs personalizados ao lidar com domínios especializados.

LLMs personalizados são treinados em conjuntos de dados específicos e podem fornecer resultados mais precisos em domínios especializados. Eles também podem ser ajustados para melhorar seu desempenho em tarefas específicas.

Cenários de aplicação

LLMs genéricos são adequados para aplicações que exigem uma ampla gama de conhecimentos, como tradução de idiomas, análise de sentimentos e resumo. Este modelo pode ser útil para empresas quando é necessária uma solução rápida, mas não há recursos suficientes para desenvolver um modelo personalizado.

LLMs personalizados são adequados para aplicações que exigem conhecimento específico de domínio, como pesquisa jurídica, diagnóstico médico e análise financeira. Este modelo é ideal para empresas que necessitam de precisão para um problema específico, pois podem ser adaptados com base em conjuntos de dados específicos.

Implicações de custos

O custo de desenvolvimento e implantação de LLMs personalizados pode ser maior do que os genéricos.

Desenvolver e treinar um LLM personalizado requer tempo e recursos significativos. Além disso, os LLMs personalizados exigem hardware e infraestrutura especializados para funcionar com eficiência. Por outro lado, LLMs genéricos estão prontamente disponíveis e podem ser usados ​​com configuração mínima. Então, depende do que você precisa e qual é o seu orçamento.

Em resumo, os LLMs genéricos e personalizados têm seus pontos fortes e fracos. A escolha do tipo de LLM a utilizar depende da aplicação específica e dos recursos disponíveis. Embora os LLMs genéricos sejam adequados para aplicações que exigem uma ampla gama de conhecimentos, os LLMs personalizados são ideais para aplicações que requerem conhecimento específico de domínio. O custo de desenvolvimento e implantação de LLMs personalizados é normalmente mais alto, portanto, tenha isso em mente.

Considerações sobre Desenvolvimento

Vários fatores devem ser considerados ao desenvolver um modelo de linguagem. Esta seção explorará os requisitos de dados, treinamento e ajuste de modelo e considerações de manutenção e escalabilidade para LLMs genéricos e personalizados.

Requisitos de dados

Os dados são a base de qualquer modelo de linguagem. Um LLM requer uma grande quantidade de texto para treinar.

LLMs genéricos, como o GPT-3, são treinados em grandes quantidades de dados de várias fontes, incluindo livros, artigos e sites. Esse acesso permite gerar textos sobre uma ampla variedade de tópicos.

Por outro lado, LLMs personalizados requerem uma coleção de textos mais específica. Os dados usados ​​para treinar um LLM personalizado devem ser relevantes para a tarefa que ele executará. Por exemplo, um LLM personalizado concebido para gerar documentos jurídicos exigiria acesso a corpos de texto jurídico.

Treinamento e ajuste de modelo

Depois que os dados forem coletados, o próximo passo é treinar o modelo de linguagem. LLMs genéricos são pré-treinados em grandes quantidades de dados, tornando-os prontos. No entanto, os LLMs personalizados requerem treinamento adicional para ajustá-los para uma tarefa específica.

O ajuste do modelo é um processo iterativo que envolve o ajuste dos hiperparâmetros do modelo para melhorar o desempenho. Este processo pode ser demorado e requer uma quantidade significativa de recursos computacionais. No entanto, alcançar o melhor desempenho possível do modelo é essencial.

Manutenção e escalabilidade

Os LLMs exigem manutenção contínua para garantir que continuem a funcionar bem ao longo do tempo. Isso inclui atualizar o modelo com novos dados e treiná-lo novamente conforme necessário.

LLMs genéricos são mantidos pelas empresas que os desenvolvem, como a OpenAI. LLMs personalizados exigem manutenção contínua por parte da organização que os utiliza.

A escalabilidade também é uma consideração importante ao desenvolver um LLM. LLMs genéricos são projetados para serem altamente escaláveis, permitindo que sejam usados ​​por muitos usuários simultaneamente. Por outro lado, os LLMs personalizados podem exigir recursos adicionais para serem ampliados à medida que o número de usuários aumenta.

Portanto, o desenvolvimento de um LLM requer uma consideração cuidadosa dos requisitos de dados, treinamento e ajuste do modelo, além de manutenção e escalabilidade. Embora os LLMs genéricos estejam prontos para uso, os LLMs personalizados exigem treinamento adicional e manutenção contínua. No entanto, os LLMs personalizados oferecem a vantagem de serem adaptados a uma tarefa específica, tornando-os mais eficazes em determinadas situações.

Casos de uso e estudos de caso

Considere os seguintes casos de uso para ver quais aplicativos se aplicam a você.

Aplicações Específicas da Indústria

Grandes modelos de linguagem têm aplicações em vários setores, incluindo saúde, finanças, direito, etc. LLMs personalizados são particularmente úteis nesses setores, pois podem ser adaptados para atender a requisitos específicos. Por exemplo, LLMs personalizados podem prever diagnósticos de pacientes, analisar imagens médicas e gerar relatórios médicos no setor de saúde.

LLMs personalizados podem ser usados ​​no setor jurídico para gerenciamento de contratos, pesquisa jurídica e análise de documentos. Por exemplo, um escritório de advocacia pode usar um LLM personalizado para analisar documentos jurídicos e extrair informações relevantes, como cláusulas, datas e partes envolvidas. LLMs personalizados podem ser usados ​​em finanças para detecção de fraudes, análise de risco e gestão de investimentos.

Inovação e Avanços

Um dos benefícios mais significativos dos LLMs é a capacidade de gerar conteúdo com base em uma ou mais solicitações de um usuário. Esse recurso tem sido utilizado para desenvolver chatbots e assistentes virtuais que podem responder às dúvidas dos clientes, fornecer recomendações de produtos e até fazer reservas.

Por exemplo, uma rede de hotéis pode usar um LLM personalizado para desenvolver um chatbot para responder às dúvidas dos clientes sobre disponibilidade de quartos, preços e comodidades. O chatbot também pode fazer reservas e fornecer recomendações personalizadas com base nas preferências do cliente.

Outra inovação do LLM usa IA neurossimbólica para criar mapas semânticos de tópicos altamente complexos. Uma empresa global de auditoria fiscal utilizou LLMs e IA neurossimbólica para criar mapas semânticos de créditos fiscais de P&D altamente complexos. Também desenvolveu um copiloto de IA para ajudar os profissionais fiscais a navegar no complexo código tributário.

Resumindo, os LLMs têm vários casos de uso e aplicações em vários setores. LLMs personalizados são particularmente úteis em setores onde requisitos específicos devem ser atendidos. A capacidade dos LLMs de gerar conteúdo e desenvolver chatbots e assistentes virtuais também levou a avanços significativos no atendimento ao cliente.

Tendências futuras

O que você pode esperar a seguir? Aqui está o que considerar.

Desenvolvimentos Tecnológicos

O campo dos grandes modelos de linguagem (LLMs) está evoluindo rapidamente e espera-se que novos desenvolvimentos tecnológicos surjam num futuro próximo. Um dos desenvolvimentos mais significativos é a integração do processamento de linguagem natural (PNL) com outras tecnologias de inteligência artificial (IA).

Esta integração permitirá que os LLMs interajam com outros sistemas de IA, como visão computacional e reconhecimento de fala, para fornecer soluções mais abrangentes.

Outro desenvolvimento tecnológico que deverá surgir é o uso da computação quântica para melhorar o desempenho dos LLMs. A computação quântica pode processar grandes quantidades de dados com mais eficiência do que a computação clássica, permitindo que os LLMs processem conjuntos de dados maiores e gerem resultados mais precisos.

Previsões de mercado

Espera-se que o mercado de LLMs cresça significativamente nos próximos anos.

De acordo com um relatório recente, espera-se que o mercado de LLM cresça de US$ 6,4 bilhões em 2024 para US$ 36,1 bilhões até 2030, com um CAGR de 33,2%. A América do Norte, lar dos principais gigantes da tecnologia, incluindo Google, OpenAI e Microsoft, será responsável pelo maior mercado. As indústrias que dependem fortemente de LLMs, incluindo cuidados de saúde, comércio eletrónico e finanças, impulsionarão esta procura.

Outra tendência do mercado é a crescente demanda por LLMs personalizados, adaptados a setores e casos de uso específicos. LLMs personalizados oferecem resultados mais precisos e relevantes do que os genéricos, tornando-os mais valiosos para as empresas. Como resultado, a procura por LLMs personalizados provavelmente aumentará nos próximos anos.

No geral, o futuro dos LLMs parece promissor, com novos desenvolvimentos tecnológicos e o aumento da procura impulsionando o crescimento do mercado. À medida que as empresas adotam soluções linguísticas baseadas em IA, os LLMs desempenharão um papel cada vez mais importante, permitindo-lhes gerar texto semelhante ao humano e enfrentar vários desafios relacionados com a linguagem.

LLMs genéricos vs. personalizados - Próximas etapas

LLMs genéricos e personalizados têm vantagens e desvantagens.

LLMs genéricos são pré-treinados em conjuntos de dados massivos e podem executar muitas tarefas sem ajuste fino. Eles estão prontamente disponíveis e podem ser facilmente integrados em diversas aplicações. No entanto, eles podem não ser otimizados para domínios específicos e não fornecer o mesmo nível de precisão que os LLMs personalizados.

Por outro lado, LLMs personalizados são treinados em conjuntos de dados específicos de domínio e podem fornecer desempenho superior em seus respectivos domínios. Eles podem compreender o contexto e as nuances do setor ou campo específico, fornecendo resultados mais precisos e relevantes. No entanto, eles exigem dados e recursos significativos para serem treinados e ajustados.

É importante considerar cuidadosamente o caso de uso e os requisitos específicos antes de escolher entre LLMs genéricos e personalizados. Por exemplo, um LLM genérico pode ser suficiente se a tarefa for relativamente simples e não exigir conhecimento específico do domínio. No entanto, um LLM personalizado pode ser necessário se a tarefa exigir alta precisão e compreensão da terminologia específica do setor.

No geral, os LLMs são ferramentas poderosas que revolucionaram o processamento de linguagem natural e têm o potencial de transformar vários setores. Ao compreender as diferenças entre LLMs genéricos e personalizados, empresas e desenvolvedores podem decidir qual abordagem adotar para alcançar os melhores resultados.

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perguntas frequentes

Quais são os benefícios de usar um LLM personalizado em vez de um genérico para necessidades comerciais específicas?

LLMs personalizados são projetados para atender às necessidades específicas de negócios, aproveitando dados e conhecimentos específicos de domínio. Eles podem ser treinados para identificar padrões e estruturas exclusivas de um setor específico, resultando em insights mais precisos e relevantes.

Esse nível de personalização pode levar a melhorias significativas em eficiência, produtividade e economia de custos. Por outro lado, os LLMs genéricos podem não ser adaptados a um setor ou caso de uso específico, resultando em resultados menos precisos.

Como a integração de dados específicos da empresa melhora o desempenho de um LLM personalizado?

A integração de dados específicos da empresa em um LLM personalizado pode melhorar o desempenho, fornecendo insights mais relevantes e precisos. Ao treinar o modelo em dados exclusivos da empresa, ele pode identificar padrões e estruturas específicas do negócio. Isso pode levar a previsões mais precisas, melhor tomada de decisões e maior eficiência.

O que distingue um LLM de domínio específico de um LLM de uso geral?

Um LLM de domínio específico atende a um setor ou caso de uso específico, enquanto um LLM de uso geral é mais versátil e aplicável a muitos casos de uso. LLMs específicos de domínio são treinados em dados específicos do setor, resultando em insights mais precisos e relevantes. Em comparação, os LLMs de uso geral podem não ser tão precisos, mas podem ser aplicados a uma gama mais ampla de casos de uso.

De que forma os LLMs melhoram os modelos tradicionais de aprendizado de máquina?

Os LLMs melhoram os modelos tradicionais de aprendizado de máquina por serem mais centrados na linguagem. Eles são projetados para imitar as capacidades de processamento da linguagem humana e podem analisar e compreender dados de texto de forma mais eficaz. Isso os torna particularmente úteis para processamento de linguagem natural, análise de sentimentos e chatbots. Além disso, os LLMs podem ser personalizados para atender a setores ou casos de uso específicos, resultando em insights mais precisos e relevantes.

Como os diferentes LLMs se comparam em termos de funcionalidade e aplicação?

Vários LLMs diferentes estão disponíveis, cada um com seus pontos fortes e fracos. Os LLMs mais populares incluem GPT-3, BERT e ELMO. O GPT-3 é conhecido por sua versatilidade e capacidade de gerar texto semelhante ao humano, enquanto o BERT é particularmente útil para tarefas de processamento de linguagem natural.

Por outro lado, o ELMO foi projetado para considerar o contexto do texto, resultando em previsões mais precisas. A escolha do LLM dependerá do caso de uso específico e do setor.

Quais são alguns exemplos de implementações bem-sucedidas de LLMs personalizados na indústria?

LLMs personalizados foram implementados com sucesso em vários setores.

Por exemplo, assistentes de enfermagem virtuais alimentados por LLMs personalizados podem fornecer suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana e responder às perguntas dos pacientes sobre suas condições de saúde de maneira precisa e específica do domínio. No setor jurídico, os LLMs personalizados podem ser usados ​​para pesquisas jurídicas e análises de contratos, resultando em economia significativa de tempo e maior precisão.