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

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

Especialistas em IA costumam usar acrônimos 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”, pode não ter certeza do que isso significa. RAG, Geração Aumentada por Recuperação, é uma tecnologia que enriquece a geração de linguagem com recuperação de informações, enquanto XAI, IA Explicável, foca na transparência e compreensibilidade das decisões tomadas por sistemas de IA. Não precisamos explicar o que é IA hoje, mas acrônimos como esses requerem explicação. Então, vamos começar com um dos acrônimos mais onipresentes – o nome geral da tecnologia por trás do ChatGPT.

LLM (Modelo de Linguagem Grande)

LLM, ou Modelo de Linguagem Grande, 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, usando uma rede neural com mais de 175 bilhões de parâmetros.

O treinamento de LLM envolve mostrar exemplos e ajustar pesos para reduzir erros. Em LLM, cada texto é representado por vetores com muitos números, determinando sua posição e relacionamentos no espaço “linguístico” do modelo. Continuar o texto significa seguir caminhos nesse espaço.

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

• Gemini Pro (Google),
• GPT-4 (OpenAI), e
• Llama 2 (Meta).

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

RAG (Geração Aumentada por Recuperação)

A Geração Aumentada por Recuperação (RAG) é uma técnica que combina recuperação de informações semânticas com geração de texto. Isso permite que o modelo encontre documentos relevantes, como os da Wikipedia, fornecendo contexto que ajuda o gerador de texto a produzir resultados mais precisos, ricos e menos propensos a erros. RAG pode ser personalizado, e seu conhecimento interno pode ser modificado de forma eficaz sem a necessidade de re-treinar todo o modelo, o que é custoso e demorado. Isso é particularmente útil em situações onde os fatos podem evoluir ao longo do tempo, eliminando a necessidade de re-treinamento para acessar as informações mais recentes.

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

GPT (Transformador Pré-treinado Generativo)

Todos nós conhecemos o acrônimo GPT porque se tornou parte do nome do chatbot de IA mais popular. Mas o que exatamente isso significa? Transformador Pré-treinado Generativo, GPT, é um modelo de IA que gera texto semelhante ao texto criado por humanos, prevendo a próxima palavra em uma sequência. No processo de aprendizado, ele adquire conhecimento de bilhões de páginas de texto escritas por humanos para depois determinar a probabilidade da próxima palavra.

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

• traduzir idiomas,
• resumir documentos,
• gerar conteúdo,
• escrever código, e muitas outras tarefas.

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

NLP (Processamento de Linguagem Natural)

NLP, ou Processamento de Linguagem Natural, é o campo que lida com técnicas e tecnologias que permitem que máquinas entendam e processem a linguagem humana.

Isso forma a base para os mencionados LLM, RAG e GPT, permitindo que eles entendam palavras, frases e seus significados. Assim, o NLP pode transformar dados textuais em insights úteis para os negócios. As aplicações de NLP têm amplo uso, estendendo-se além de assistentes de IA e chatbots, para tarefas como:

• análise de sentimentos – permite determinar quais emoções estão presentes no texto, por exemplo, se uma opinião expressa nas redes sociais é positiva, negativa ou neutra,
• resumir 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 Aprendizado de Máquina, é o ramo fundamental da IA. É um campo abrangente que envolve treinar computadores para aprender com dados sem programá-los diretamente. A IA usa dados e algoritmos para imitar a maneira 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 jogar damas. O avanço tecnológico possibilitou 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, usando métodos estatísticos para prever e tomar decisões em muitos negócios. A demanda por Cientistas de Dados está crescendo junto com a expansão dos grandes dados. Isso se aplica particularmente a especialistas capazes de identificar questões significativas para os negócios e analisar dados. Algoritmos de ML são criados usando frameworks de programação como TensorFlow e PyTorch.

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

Automação de Processos Robóticos (RPA)

RPA, ou Automação de Processos Robóticos, é uma tecnologia de automação onde os computadores imitam ações humanas realizadas em programas e aplicações específicas. RPA é uma aplicação prática de IA que impacta diretamente a eficiência operacional. Ela automatiza tarefas rotineiras, como entrada de dados ou atendimento ao cliente, permitindo que as empresas se concentrem em atividades mais estratégicas.

Aprendizado Profundo (DL)

O Aprendizado Profundo (DL) é um ramo avançado de ML que se baseia em redes neurais inspiradas na estrutura do cérebro humano. Essas redes aprendem com grandes quantidades de dados para reconhecer padrões e relacionamentos, e depois usam esse conhecimento para fazer previsões e decisões. O DL possibilita a execução das tarefas mais complexas, como reconhecimento de imagem, identificação de objetos e classificação em fotos e vídeos.

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

• previsão e otimização do consumo de energia,
• controle de veículos autônomos,
• prevenção de fraudes financeiras detectando anomalias em transações, ou
• personalização de ofertas e conteúdos para as preferências individuais dos usuários.

Aprendizado por Reforço (RL)

O Aprendizado por Reforço (RL) é um tipo de aprendizado de máquina (ML) no qual o modelo de IA aprende “sozinho” por meio de tentativa e erro, em vez de ser treinado a partir de dados preparados. Em outras palavras, a IA se adapta por meio 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 Generativas (GANs)

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

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

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

IA Explicável (XAI)

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

Acrônimos de IA. Resumo

Acrônimos de IA como LLM, RAG, GPT e XAI representam tecnologias avançadas que estão mudando a forma como as empresas operam. Desde a automação de processos até uma melhor compreensão das necessidades dos clientes – a IA abre novas possibilidades. Familiaridade com esses termos é fundamental para navegar no campo da inteligência artificial e aproveitar seu potencial em seu negócio. O conhecimento dessas tecnologias permite não apenas a otimização de processos existentes, mas também a exploração de novas áreas para inovação e crescimento.

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