O que é um grande modelo de linguagem? Significado e casos de uso de LLMs
Os grandes modelos de linguagem (LLMs) estão mudando a forma como cientistas de dados interagem com informações, possibilitando pesquisas mais rápidas, insights mais profundos e maneiras mais intuitivas de formular e responder a perguntas complexas. À medida que evoluem, esses modelos estão transformando os fluxos de trabalho centrais em todo o ciclo de vida da ciência de dados.
- Visão geral
- O que é um grande modelo de linguagem no contexto de IA?
- Como LLMs possibilitam uma pesquisa mais eficiente dentro de grandes conjuntos de dados
- Casos de uso dos grandes modelos de linguagem em ciência de dados
- Recursos
Visão geral
Os grandes modelos de linguagem (large language models, LLMs) são mais conhecidos por sua capacidade de gerar texto e outros conteúdos de forma semelhante à humana. No entanto, a utilidade desses algoritmos de IA vai além de sua incrível habilidade de explicar com clareza um tópico complexo ou de criar novas músicas no estilo de artistas populares. No campo da ciência de dados, os grandes modelos de linguagem podem, possivelmente, transformar a forma como as equipes obtêm, gerenciam e analisam os dados. Neste artigo, vamos analisar como os LLMs estão transformando a pesquisa de dados e mudando a maneira como os cientistas dessa área formulam perguntas e recuperam informações.
O que é um grande modelo de linguagem no contexto de IA?
Os grandes modelos de linguagem (LLMs) são sistemas avançados de IA desenvolvidos para entender as complexidades da linguagem humana e gerar respostas inteligentes e criativas às consultas. LLMs bem-sucedidos são treinados com enormes conjuntos de dados normalmente medidos em petabytes. Esses dados de treinamento são provenientes de livros, artigos, sites e outras fontes baseadas em texto.
Usando técnicas de aprendizado profundo, esses modelos se destacam na compreensão e na geração de textos semelhantes ao conteúdo produzido pelas pessoas. Os grandes modelos de linguagem alimentam muitas aplicações modernas, incluindo ferramentas de criação de conteúdo, apps de tradução de idiomas, chatbots de atendimento ao cliente, análise financeira, pesquisa científica e ferramentas avançadas de pesquisa na Internet.
Como LLMs permitem pesquisas mais eficientes em grandes conjuntos de dados
Uma das aplicações mais interessantes dos grandes modelos de linguagem é na pesquisa de dados. Conheça aqui cinco recursos que estão agilizando o processo de pesquisa e melhorando os resultados.
Indexação avançada
Um índice é uma estrutura de dados usada para organizar dados para pesquisa. Índices contêm informações sobre os documentos contidos em um conjunto de dados, como palavras-chave, tópicos ou incorporações que capturam as informações semânticas e contextuais dos dados. Os grandes modelos de linguagem conseguem usar índices para processar e analisar documentos com mais eficiência.
Compreensão aprofundada de consultas
Os grandes modelos de linguagem podem entender frases complexas e avaliar a intenção do usuário com precisão. Quando uma consulta de pesquisa é enviada, o modelo interpreta o significado da consulta, fazendo inferências baseadas em sintaxe, semântica e contexto. Isso permite que os usuários localizem, com rapidez, informações específicas em grandes conjuntos de dados.
Classificação superior nas buscas
Os grandes modelos de linguagem podem ser usados para melhorar a experiência das pesquisas, alinhando mais estreitamente os resultados da pesquisa com a intenção da consulta do usuário. As ferramentas de pesquisa podem aproveitar os recursos de linguagem natural dos LLMs para produzir resultados mais relevantes e precisos.
Pesquisa contextual
Os LLMs avaliam o contexto da consulta de pesquisa ou as interações anteriores do usuário para fornecer uma experiência de pesquisa altamente personalizada e consciente do contexto. Informações contextuais, incluindo preferências do usuário, localização ou histórico de navegação, permitem que o modelo adapte os resultados da pesquisa às necessidades e preferências específicas de cada usuário.
Aprendizado e melhoria contínuos
Os grandes modelos de linguagem são ferramentas dinâmicas atualizadas e refinadas continuamente à medida que novos dados se tornam disponíveis. Nesse processo, os recursos de pesquisa foram adaptados e aprimorados ao longo do tempo, com a adição de novas informações e uma compreensão mais rica das preferências dos usuários e dos padrões de pesquisa.
Casos de uso dos grandes modelos de linguagem em ciência de dados
Os grandes modelos de linguagem são usados em inúmeras aplicações da ciência de dados. Sua capacidade de processar e interpretar grandes volumes de dados de texto tornou os LLMs parte indispensável de muitos fluxos de trabalho da ciência de dados. Aqui estão quatro maneiras como esses modelos estão sendo usados para extrair informações relevantes.
Análise de sentimento
A análise de sentimento ajuda as empresas a compreender como os clientes percebem a qualidade dos produtos e serviços oferecidos, permitindo que respondam a mudanças no sentimento dos consumidores ajustando o design dos produtos, a experiência de atendimento ao cliente e diversos outros fatores que afetam a reputação da marca.
Os grandes modelos de linguagem podem realizar análises de sentimentos, identificando e categorizando estados afetivos e informações subjetivas contidas em formatos baseados em texto. Os LLMs são ajustados com um conjunto de dados de texto rotulado com sentimentos, permitindo que identifiquem e categorizem opiniões de forma computacional.
Reconhecimento de entidade nomeada (NER)
Uma subcategoria do processamento de linguagem natural (natural language processing, NLP), o reconhecimento de entidade nomeada (named entity recognition, NER) é um método de detecção e categorização de entidades nomeadas. Entidades nomeadas são informações importantes em dados textuais não estruturados, como nomes, locais, empresas e eventos. Os LLMs usam algoritmos de aprendizado profundo que os tornam ideais para NER. Eles podem se adaptar facilmente às nuances sutis da linguagem escrita, compreender o contexto e gerar respostas logicamente consistentes. O NER é útil em muitas tarefas de ciência de dados, incluindo extração de entidades, análise de dados e sistemas de recomendação de produtos.
Resumo e geração de texto
Os grandes modelos de linguagem são capazes de gerar textos de alta qualidade e contextualmente relevantes. Essa tecnologia pode ser usada para desenvolver chatbots que participam de interações conversacionais com usuários empresariais, ajudando-os a obter respostas precisas às suas perguntas. Os LLMs também são adequados para condensar grandes quantidades de texto em um formato mais conciso, permitindo que eles gerem rapidamente resumos de documentos longos.
Compreensão da linguagem natural (NLU)
A linguagem escrita está cheia de conotações sutis, intenção e emoção. A compreensão da linguagem natural (natural language understanding, NLU) é uma ramificação da IA que procura decodificar o significado incorporado na comunicação humana. Os grandes modelos de linguagem são um componente importante da NLU, sendo usados para melhorar as tarefas de compreensão da linguagem natural em ciência de dados. Em combinação com outras tecnologias, os grandes modelos de linguagem permitem que os cientistas de dados extraiam nuances sutis de significado a partir de dados de texto, como avaliações de produtos, publicações em redes sociais e respostas a pesquisas com clientes.
