O que é um modelo de linguagem grande (LLM)? | Glossário do Newsverso

Um modelo de linguagem grande é um sistema de inteligência artificial projetado para compreender e gerar texto em linguagem natural.

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Curto IA

Ele é treinado em grandes volumes de dados textuais para aprender padrões e estruturas linguísticas, permitindo que ele gere respostas coerentes e relevantes com base nas entradas fornecidas.

Esses modelos são alimentados com dados de texto provenientes de várias fontes, como livros, artigos, páginas da web e até mesmo conversas humanas, a fim de desenvolver uma compreensão profunda da linguagem humana.

Esses modelos de linguagem são construídos usando técnicas de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural avançados. Eles são capazes de capturar relacionamentos complexos entre palavras, frases e conceitos, permitindo que gerem respostas contextuais e coerentes. Ao treinar esses modelos em grandes quantidades de dados, eles conseguem capturar nuances e padrões sutis na linguagem, tornando suas respostas mais precisas e naturais.

Um exemplo de modelo de linguagem grande é o GPT-3.5, desenvolvido pela OpenAI. Ele é treinado em uma enorme quantidade de dados textuais e é capaz de responder a uma ampla variedade de perguntas, fornecer explicações detalhadas e até mesmo criar textos originais, como histórias e artigos. Esses modelos têm sido aplicados em várias áreas, como assistentes virtuais, tradução automática, geração de conteúdo e muito mais, melhorando significativamente a capacidade das máquinas de interagir e compreender a linguagem humana.

Referências:

  1. Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165. Retrieved from https://arxiv.org/abs/2005.14165
  2. Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2019). Language models are unsupervised multitask learners. OpenAI Blog. Retrieved from https://openai.com/blog/better-language-models/
  3. Liu, Y., Ott, M., Goyal, N., Du, J., Joshi, M., Chen, D., … & Stoyanov, V. (2019). RoBERTa: A robustly optimized BERT pretraining approach. arXiv preprint arXiv:1907.11692. Retrieved from https://arxiv.org/abs/1907.11692

*O texto desta matéria foi parcialmente gerado pelo ChatGPT, um modelo de linguagem baseado em inteligência artificial desenvolvido pela OpenAI. As entradas de texto foram criadas pelo Curto News e as respostas intencionalmente reproduzidas na íntegra. As respostas do ChatGPT são geradas automaticamente e não representam opiniões da OpenAI ou de pessoas associadas ao modelo. Toda a responsabilidade pelo conteúdo publicado é do Curto News.

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