Simple Introduction to Large Language Models (LLMs)

Introdução aos Modelos de Linguagem Grandes (LLMs)

Visão Geral da Seção: Nesta seção inicial, o vídeo introduz o tema dos Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) e sua importância no contexto da inteligência artificial.

O que são LLMs e como funcionam

• LLMs representam Modelos de Linguagem Grandes, sendo um tipo de rede neural treinada em grandes volumes de dados textuais.

• Esses modelos são treinados com dados textuais encontrados online, desde raspagem web até transcrições, abrangendo qualquer informação baseada em texto.

• As redes neurais são algoritmos que buscam reconhecer padrões nos dados, simulando o funcionamento do cérebro humano. Os LLMs focam na compreensão da linguagem natural.

Diferenças entre programação tradicional e LLMs

• Na programação tradicional, as instruções são fornecidas explicitamente ao computador. Já nos LLMs, ensina-se o computador a aprender como realizar tarefas.

• A abordagem flexível dos LLMs permite que aprendam com erros e imprecisões, tornando-os mais escaláveis para diversas aplicações.

Aplicações e potencial dos LLMs

• Os LLMs são poderosos em tarefas como reconhecimento de imagens, geração de texto criativo e respostas a perguntas.

• Sua flexibilidade e capacidade de aprendizado contínuo os diferenciam da programação tradicional, tornando-os altamente adaptáveis e escaláveis.

História e Evolução dos Modelos de Linguagem Grandes

Visão Geral da Seção: Esta parte explora a evolução histórica dos Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), desde os primeiros modelos até as inovações mais recentes.

Da Eliza aos Transformers

• A história dos LLM remonta ao modelo Eliza de 1966, precursor dos modelos linguísticos. Posteriormente, surgiram os RNN em 1972 para prever palavras em frases.

• Com o advento do deep learning nos anos 2000, houve uma evolução lenta na IA até 2017 quando o Google Deep Mind lançou os Transformers.

Impacto dos Transformers e novas gerações de LLM

• Os Transformers revolucionaram a área ao introduzir recursos avançados como autoatenção. Isso levou ao desenvolvimento do GPT1 pela OpenAI em 2018.

Entendendo Grandes Modelos de Linguagem

Visão Geral da Seção: Nesta seção, são abordados os avanços e a evolução dos grandes modelos de linguagem, destacando o aumento significativo em escala e parâmetros ao longo do tempo.

Evolução dos Modelos de Linguagem

• Os modelos unidirecionais têm entendimento limitado, enquanto os LLMS compreendem o contexto antes e depois do texto-alvo.

• GPT trouxe melhor compreensão da linguagem natural, impulsionando chatbots como Chat GPT pela precisão inédita.

• Lançamentos marcantes: GPT2 (2019), GPT3 (2020), Chat GPT 3.5 (2022), e GPT4 (2023) com trilhões de parâmetros.

Funcionamento Detalhado dos LLMS

Visão Geral da Seção: Aqui é explicado o processo em três etapas que os grandes modelos de linguagem seguem para processar informações textuais.

Processo dos LLMS

• Tokenização: Divisão do texto em tokens individuais para compreensão palavra por palavra.

• Embeddings: Conversão dos tokens em vetores numéricos para facilitar a leitura computacional.

• Transformers: Etapa final onde ocorre a transformação das informações através de matrizes baseadas nos vetores.

Importância das Bases Vetoriais na Predição Textual

Visão Geral da Seção: Destaca-se a relevância das bases vetoriais na capacidade preditiva dos LLMS ao mapear relações semânticas entre palavras.

Bases Vetoriais e Predição Textual

• As bases vetoriais capturam relações entre dados em espaços multidimensionais, permitindo previsões precisas.

• A representação vetorial permite aos modelos entenderem nuances semânticas e relações complexas entre palavras.

Transformers: O Poder dos Modelos de Linguagem Gigantes

Visão Geral da Seção: Nesta seção, são abordados os fundamentos dos modelos de linguagem gigantes, destacando o processo de treinamento e a importância dos dados utilizados.

Transformação Baseada no Conhecimento Adquirido

• Os transformers são treinados com uma vasta quantidade de dados textuais da internet, livros e artigos para aprender quais sequências de palavras se relacionam e prever as próximas palavras com base nos pesos determinados durante o treinamento.

Mecanismo de Atenção

• Os transformers utilizam um mecanismo de atenção que calcula o produto escalar para compreender o contexto das palavras em uma frase, atribuindo valores maiores às palavras mais relevantes.

Treinamento de Modelos Grandes

• O primeiro passo no treinamento de grandes modelos de linguagem é coletar uma enorme quantidade de dados, sendo essencial encontrar conjuntos de dados robustos para evitar resultados inadequados.

Processamento e Avaliação dos Modelos

Visão Geral da Seção: Aqui são discutidos aspectos como pré-processamento dos dados, custos associados ao treinamento e avaliação do modelo.

Pré-processamento dos Dados

• O pré-processamento envolve etapas como avaliação da qualidade dos dados, consistência na rotulagem, limpeza e redução dos mesmos para prepará-los adequadamente antes do treinamento do modelo.

Custos Associados ao Treinamento

• Empresas como a Nvidia desenvolvem hardware específico para suportar cálculos matemáticos exigidos pelos grandes modelos. Apesar da melhoria contínua do hardware e software, os custos associados ao processamento desses modelos continuam altos.

Fine-Tuning: Refinando Modelos Pré-Treinados

Visão Geral da Seção: Aqui é explorado o conceito de fine-tuning em modelos pré-treinados para adaptá-los a casos específicos.

Fine-Tuning para Casos Específicos

• O fine-tuning permite ajustar modelos pré-existentes para casos particulares, acelerando o processo em relação ao treino completo. Isso resulta em maior precisão e capacidade adaptativa do modelo.

Flexibilidade do Fine-Tuning

Qualidade dos Dados e AI Camp

Visão Geral da Seção: Nesta parte, discute-se a importância da qualidade dos dados para o desempenho de modelos de inteligência artificial, além de apresentar o AI Camp como uma experiência de aprendizado para estudantes.

Qualidade dos Dados

• A qualidade do conjunto de dados impacta diretamente no desempenho dos modelos de IA.

AI Camp

• O AI Camp é uma experiência educacional para estudantes acima de 13 anos.

• Grupos personalizados com mentores experientes.

• Desenvolvimento de produtos de IA em áreas como NLP, visão computacional e ciência de dados.

• Programas durante o verão e ao longo do ano letivo.

• Sem necessidade prévia de programação.

• Missão: preparar os alunos para o mundo real com conhecimento profundo em inteligência artificial.

• Recomendação para estudantes ou pais interessados.

O Futuro dos Modelos de Linguagem

Visão Geral da Seção: Nesta seção, são discutidas melhorias em grandes modelos de linguagem, como a capacidade de verificação de fatos e o uso da multimodalidade para processar várias fontes de entrada.

Melhorias nos Modelos de Linguagem

• Os modelos de linguagem podem verificar fatos usando informações da web, embora apresentem falhas inerentes.

• A tecnologia Mixture of Experts permite mesclar vários modelos para especialização em domínios específicos, escolhendo qual especialista usar com base na solicitação.

• Trabalhos estão sendo realizados na área da multimodalidade, integrando entradas de voz, imagens e vídeo para gerar uma única saída.

• A capacidade de raciocínio está sendo aprimorada com modelos que pensam lentamente sobre problemas passo a passo, evitando conclusões imediatas.

• Para processar grandes quantidades de dados, os modelos precisam ter janelas contextuais extensas; projetos como mgpt fornecem memória externa aos modelos.