Você sabia que os grandes modelos de linguagem podem transformar sua empresa?
Os grandes modelos de linguagem (LLMs) já existem há algum tempo, mas inicialmente enfrentaram dificuldades para gerar entusiasmo devido à sua complexidade. No entanto, com o advento do ChatGPT da OpenAI e modelos semelhantes, adotar um LLM tornou-se mais acessível do que nunca para as empresas. Este artigo explora as técnicas mais recentes e eficazes para aproveitar ao máximo os LLMs, destacando as tendências atuais e as melhores práticas para implementação.
Entendendo as Técnicas de Modelos de Linguagem
Engenharia Rápida
A engenharia rápida utiliza a interface de bate-papo em linguagem natural dos LLMs para instruir ou ajustar as saídas para que estejam em um tipo, estilo ou formato específico. Esta abordagem é mais fácil e acessível do que outras, como o ajuste fino, permitindo velocidade de comercialização e menor custo. No entanto, tem contexto limitado e as respostas podem não ser totalmente controladas para se ater aos tópicos relevantes.
Geração Aumentada de Recuperação (RAG)
Outra técnica popular é a geração aumentada de recuperação (RAG), que permite adicionar literatura ou conjuntos de dados específicos de domínio. Isso fornece ao LLM ou LMM contexto adicional ao gerar respostas, tornando-as mais precisas e relevantes.
Modelos Personalizados
Para domínios completamente diferentes dos dados genéricos da internet, como documentos legais ou dados clínicos, simples prompting, RAG ou mesmo embeddings podem ser insuficientes. Nesses casos, considerar técnicas mais elaboradas, como ajustar modelos atuais em seus próprios dados ou treinar um modelo personalizado do zero, é essencial.
Determinando a Melhor Técnica para Sua Organização
Exposição de Interface de Bate-papo ao Usuário Final
Expor uma interface de bate-papo diretamente ao usuário final pode ser um desafio devido ao aspecto “oeste selvagem” da linguagem natural. Um exemplo recente é o chatbot de IA de uma concessionária Chevy que causou problemas significativos ao recomendar um produto concorrente. Para proteger contra isso, limitar a capacidade de entrada dos usuários e usar mecanismos de filtragem nas entradas e saídas é crucial.
Proteção da Propriedade Intelectual
Para organizações que buscam construir algo com seu ingrediente secreto, preocupações sobre propriedade intelectual e setores regulamentados, como bancos e finanças, suas opções podem ser limitadas a ajustes finos e modelos personalizados. Com o ajuste fino, você pode usar tanto provedores fechados quanto de código aberto, controlando rigorosamente seu molho secreto. Modelos personalizados, embora mais caros, oferecem diferenciação competitiva e são essenciais em cenários onde todo o negócio depende do IP.
Aproveitamento de LLMs para Resultados Não Relacionados a Bate-papo
Para casos de uso que não se prestam a um chat ou interface generativa, embeddings são o caminho a seguir. Embeddings são uma técnica para mapear dados de texto em um vetor numérico, preservando a similaridade semântica. Isso permite operações matemáticas em dados de texto, como “rei – homem + mulher = rainha”. Os embeddings aprendidos pelos LLMs e LMMs mais recentes são altamente ricos em sinais, permitindo computação ou modelagem posteriores.
Provedores de LLM de Código Aberto e Fechados
Desafios com Provedores Fechados
Alguns dos desafios com provedores fechados incluem segurança de dados, violação de direitos autorais, privacidade e preocupações com viés. Esses modelos não fornecem transparência sobre os dados usados no treinamento, metodologia, suposições ou algoritmos. Para combater essas preocupações, provedores terceirizados começaram a oferecer versões empresariais que visam melhorar a segurança e a privacidade.
Vantagens dos Provedores de Código Aberto
Provedores de código aberto oferecem o código-fonte completo e os pesos de modelos fundamentais pré-treinados que as empresas podem aproveitar. Com provedores de código aberto, você tem acesso completo ao modelo, incluindo flexibilidade para extrair embeddings, ajustar pesos ou até mesmo treinar seu próprio LLM do zero. Além disso, como você está hospedando seus modelos, algumas das preocupações com privacidade e segurança estão mais sob seu controle.
Perguntas Frequentes
1. O que é engenharia rápida em LLMs?
A engenharia rápida é uma técnica que utiliza a interface de bate-papo em linguagem natural dos LLMs para instruir ou ajustar as saídas para que estejam em um tipo, estilo ou formato específico. É uma abordagem mais fácil e acessível do que outras, como o ajuste fino.
2. Como a geração aumentada de recuperação (RAG) funciona?
A RAG permite adicionar literatura ou conjuntos de dados específicos de domínio, fornecendo ao LLM ou LMM contexto adicional ao gerar respostas. Isso torna as respostas mais precisas e relevantes.
3. Quais são as vantagens dos modelos personalizados?
Modelos personalizados oferecem diferenciação competitiva e são essenciais em cenários onde todo o negócio depende do IP. Embora mais caros, eles permitem que o modelo subjacente aprenda as nuances da especificidade do domínio, estilo, etc.
4. Como proteger a propriedade intelectual ao usar LLMs?
Para proteger a propriedade intelectual, você pode usar ajustes finos e modelos personalizados. Com o ajuste fino, você pode usar tanto provedores fechados quanto de código aberto, controlando rigorosamente seu molho secreto. Modelos personalizados são essenciais em setores regulamentados, como bancos e finanças.
5. Quais são as diferenças entre provedores de LLM de código aberto e fechados?
Provedores fechados oferecem menos transparência sobre os dados usados no treinamento, metodologia, suposições ou algoritmos. Provedores de código aberto oferecem o código-fonte completo e os pesos de modelos fundamentais pré-treinados, permitindo maior controle e flexibilidade.
Conclusão
A adoção de grandes modelos de linguagem (LLMs) pode transformar sua empresa, oferecendo uma variedade de técnicas para aproveitar ao máximo esses modelos. Desde a engenharia rápida até a geração aumentada de recuperação e modelos personalizados, cada técnica tem suas vantagens e desafios.
Proteger a propriedade intelectual e aproveitar os LLMs para resultados não relacionados a bate-papo são aspectos cruciais a considerar. Com a escolha certa de técnicas e provedores, você pode alavancar os LLMs para obter uma vantagem competitiva significativa.
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