Melhor Software de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) - Página 2

Os modelos de linguagem de grande porte (LLM) são sistemas avançados de inteligência artificial (IA) especificamente projetados para compreender, interpretar e gerar texto semelhante ao humano a partir de uma ampla gama de entradas. Aproveitando técnicas de aprendizado de máquina (ML) de ponta, conjuntos de dados de treinamento massivos e arquiteturas de transformadores, esses modelos podem realizar tarefas que vão desde tradução, sumarização, resposta a perguntas e conversação até aplicações mais sutis, como análise de sentimentos, classificação de texto e geração de conteúdo criativo. Os LLMs são frequentemente integrados em aplicativos e sistemas existentes para automatizar tarefas pesadas em linguagem, como alimentar interfaces de conversação e apoiar insights orientados por raciocínio.

Os LLMs diferem dos modelos de linguagem pequenos (SLMs) principalmente em escala, especialmente em contagem de parâmetros e no volume de dados de treinamento usados. Os LLMs geralmente têm tamanhos de parâmetros que variam de 10 bilhões a trilhões de parâmetros, enquanto os SLMs têm alguns milhões a mais de 10 bilhões de parâmetros. Esta categoria também difere da categoria de software de chatbots de IA, que se concentra em plataformas autônomas que permitem aos usuários interagir e se envolver com modelos de linguagem de grande porte, e da categoria de software de mídia sintética, que consiste em ferramentas para usuários empresariais criarem mídia gerada por IA. Essas soluções de LLM, em vez disso, são projetadas para serem mais versáteis e fundamentais e podem ser integradas em uma ampla gama de aplicativos, não se limitando apenas a chatbots ou mídia sintética.

Os LLMs são tipicamente de código aberto ou de código fechado/proprietário. Modelos de código aberto são livremente baixáveis e modificáveis, com pesos de modelo e códigos de treinamento disponíveis publicamente. LLMs de código fechado não têm código-fonte e pesos de modelo disponíveis publicamente para download, e estão disponíveis apenas via API ou endpoints. Além disso, alguns LLMs têm capacidades de raciocínio, que ajudam a decompor problemas complexos, aplicar lógica e seguir processos de pensamento para mapear uma solução. LLMs sem capacidades de raciocínio, também conhecidos como modelos base, são focados em previsões de próximo token para prever padrões. Capacidades de raciocínio podem ser mais lentas e deliberadas, enquanto LLMs sem raciocínio são mais rápidos.

Para se qualificar para inclusão na categoria de Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLM), um produto deve:

Oferecer um modelo de linguagem em grande escala capaz de compreender e gerar texto semelhante ao humano a partir de uma variedade de entradas, disponibilizado para uso comercial Fornecer um modelo de linguagem que tenha um tamanho de parâmetro superior a 10 bilhões, em comparação com modelos de linguagem pequenos de menos de 10 bilhões de parâmetros Fornecer APIs robustas e seguras ou ferramentas de integração, permitindo que empresas de vários setores incorporem o modelo de forma contínua em seus sistemas ou processos existentes Ter mecanismos abrangentes em vigor para lidar com possíveis questões relacionadas à privacidade de dados, uso ético e moderação de conteúdo, garantindo a confiança do usuário e conformidade regulatória Oferecer suporte ao cliente confiável e documentação extensa, juntamente com atualizações e melhorias consistentes, auxiliando assim os usuários na integração e uso eficaz do modelo, garantindo também sua relevância contínua e adaptabilidade às mudanças de requisitos