O que são Large Language Models (LLMs)?

Um Large Language Model (LLM) é um tipo de inteligência artificial que usa técnicas de machine learning (aprendizado de máquina) para entender e gerar linguagem humana. Os LLMs são muito importantes para as empresas e organizações que querem automatizar e aprimorar diferentes aspectos da comunicação e do processamento de dados. 

Os LLMs usam modelos baseados em rede neural e costumam adotar técnicas de processamento PLN (Processamento de Linguagem Natural) para computar e calcular suas respostas. O PLN é um campo da inteligência artificial (IA) que capacita computadores a entender, interpretar e gerar textos. Por sua vez, isso permite que os LLMs realizem tarefas como análise de texto e sentimento, traduções e reconhecimento de fala.

Conheça o Red Hat AI

O ciclo de vida completo de um LLM é composto por vários estágios, como:

Preparação de dados Coleta, limpeza e organização dos dados brutos que serão usados para o treinamento do LLM. Essa etapa inclui: a limpeza dos dados (com a remoção de duplicatas e erros), a filtragem (para excluir conteúdo tendencioso, obsceno ou protegido por direitos autorais) e a tokenização (que é a divisão do texto em unidades processáveis pelo modelo). 

Treinamento É por meio do treinamento que os LLMs desenvolvem o conhecimento necessário para compreender a linguagem. O primeiro estágio do treinamento de um LLM é o pré-treinamento, que envolve a aplicação do aprendizado autossupervisionado (SSL). O SSL é um tipo de aprendizado não supervisionado que utiliza um modelo de Machine Learning. Este modelo é alimentado com conjuntos de dados massivos (centenas de bilhões de palavras e frases) que são então estudados e aprendidos. 

Em seguida, o LLM continua o treinamento, passando para o ajuste fino e o alinhamento. Isso geralmente é feito usando métodos como:

• Aprendizagem supervisionada: você fornece ao modelo um conjunto de dados nos quais todas as entradas são rotuladas com a resposta correta. A função dele é analisar a relação entre os dados de entrada e o rótulo correto. A aprendizagem supervisionada ajuda a prever o que acontecerá.
• Aprendizagem por reforço: você atribui ao modelo uma meta e um conjunto de regras, sem oferecer dados rotulados. A função dele é aprender interagindo e sendo “recompensado” ou “penalizado” por essas ações. O aprendizado por reforço ajuda a sugerir as ações que devem ser executadas a seguir.

Durante o treinamento, o computador extrai informações dos dados, cria conexões e, assim, "aprende" sobre a linguagem. O resultado é um modelo que consegue capturar as complexas relações entre palavras e frases. 

Inferência Depois que o modelo é treinado, ele entra na fasede inferência. Neste ponto, o LLM já é capaz de processar dados em tempo real e fazer previsões imediatas. É neste momento que um servidor de inferência se torna crítico. A inferência, quando otimizada corretamente, é a base da IA generativa. Resumindo, não existe IA sem inferência. Por isso, o hardware e o software que viabilizam a inferência podem determinar o sucesso ou o fracasso da sua estratégia de IA.

Executado em infraestrutura de nuvem, o servidor de inferência tem a função de atuar como uma ponte entre o hardware e a aplicação de usuário. Sua principal função é otimizar o modelo e, ao mesmo tempo, gerenciar as solicitações de recursos para assegurar um processamento ágil. 

A importância da inferência

Os LLMs exigem muitos recursos

Como estão sempre calculando probabilidades para encontrar conexões, os LLMs exigem um volume significativo de recursos computacionais. Uma maneira de obter a capacidade computacional necessária é por meio das unidades de processamento gráfico (GPUs). Uma GPU é um tipo especializado de hardware criado para lidar com tarefas de processamento complexas e simultâneas, sendo perfeita para modelos de ML e deep learning que exigem muitos cálculos (como os LLMs).

Certas técnicas podem ajudar a compactar seus modelos para otimizar a velocidade, sem sacrificar a precisão. Se você estiver com poucos recursos, a LoRA e a QLoRA são técnicas de ajuste fino que ajudam os usuários a otimizarem o tempo e os recursos de computação.

Uma ferramenta líder nesse campo é o vLLM, um mecanismo e servidor de inferência com eficiência de memória desenvolvido para melhorar a velocidade e a capacidade de processamento de Large Language Models em ambientes de nuvem híbrida. Ele usa técnicas como processamento contínuo em lotes, tecnologia PagedAttention e quantização para fazer o melhor uso do armazenamento de memória do LLM e usar GPUs com mais eficiência. 

Descubra como três empresas renomadas estão usando o vLLM para escalar com mais eficiência.

Três casos de uso reais do vLLM 

vLLM vs. Ollama: Quando usar cada framework

LLMs e transformadores

As GPUs também são fundamentais para acelerar o treinamento e a operação dos transformadores, um tipo de arquitetura de software criado especialmente para as tarefas de PLN implementadas pela maioria dos LLMs. Os transformadores são elementos essenciais dos modelos fundamentais de LLMs muito conhecidos, como ChatGPT, Claude e Gemini.

Para aprimorar a capacidade de um modelo de machine learning, a arquitetura do transformador captura com eficiência as dependências e relações contextuais entre os elementos em uma sequência de dados (como palavras em uma frase). Esse processo utiliza mecanismos de autoatenção (também conhecidos como parâmetros) que permitem que o modelo pondere a importância de diferentes elementos na sequência, aprimorando seu entendimento e desempenho. Os parâmetros definem limites, que são essenciais para analisar o grande volume de dados que os algoritmos de deep learning precisam processar.

A arquitetura do transformador inclui bilhões de parâmetros para possibilitar a captura dos complexos padrões e nuances da linguagem. Na verdade, o termo “grande” em “grande modelo de linguagem” se refere à enorme quantidade de parâmetros necessária para operar um LLM.

LLMs e deep learning

Os transformadores e parâmetros que ajudam no processo de aprendizado não supervisionado com um LLM fazem parte de uma estrutura mais ampla, chamada de deep learning. Deep learning é uma técnica de inteligência artificial que ensina computadores a processar dados usando um algoritmo inspirado no cérebro humano. Também conhecidas como aprendizado neural profundo ou rede neural profunda, as técnicas de deep learning permitem que os computadores aprendam por meio da observação, imitando a maneira como os humanos adquirem conhecimento. 

O cérebro humano contém diversos neurônios interconectados que atuam como mensageiros na hora de processar as informações (ou dados). Esses neurônios usam impulsos elétricos e sinais químicos para se comunicarem e transmitirem informações entre diferentes áreas do cérebro. 

As Redes Neurais Artificiais (RNAs), arquitetura subjacente do deep learning, são baseadas nesse fenômeno biológico, porém são formadas por neurônios artificiais criados em módulos de software chamados de nós. Esses nós usam cálculos matemáticos (em vez de sinais químicos, como no cérebro) para se comunicarem e transmitirem informações dentro do modelo.

Saiba como os LLMs operam

Os LLMs modernos conseguem entender e utilizar a linguagem de maneira antes inconcebível para um computador pessoal. Esses modelos de machine learning geram textos, resumem conteúdo e fazem traduções, classificações, categorizações, análises e muito mais. Todas essas habilidades oferecem ao ser humano uma ferramenta poderosa para ampliar a criatividade e melhorar a produtividade na hora de resolver problemas difíceis.

O que são Modelos como Serviço?

Alguns dos usos mais comuns de LLMs no cenário empresarial incluem:

Automação e eficiência

Os LLMs complementam ou assumem por completo as tarefas relacionadas à linguagem, como suporte ao cliente, análise de dados e geração de conteúdo. Essa automação diminui os custos operacionais e libera os recursos humanos para tarefas mais estratégicas. 

Geração de insights

Os LLMs conseguem verificar rapidamente grandes volumes de texto. Isso permite utilizar fontes como redes sociais, avaliações e artigos para estudar tendências do mercado e analisar o feedback dos clientes, ajudando a orientar as decisões empresariais.

Experiência do cliente aprimorada

Com LLMs, as empresas conseguem oferecer conteúdo altamente personalizado aos clientes, o que aumenta o engajamento e melhora a experiência dos usuários. Alguns exemplos são: implementar um chatbot para disponibilizar atendimento ao cliente em tempo integral, personalizar as mensagens de marketing conforme perfis específicos de usuário e facilitar traduções e a comunicação entre diferentes culturas. 

Conheça casos de uso da IA generativa

O uso de LLMs oferece muitas vantagens em um cenário empresarial, mas também inclui limitações que devem ser consideradas:

Custo

Os LLMs exigem que você invista recursos significativos em desenvolvimento, treinamento e implantação. É por isso que muitos deles são criados a partir de modelos fundamentais. Esses modelos são pré-treinados com habilidades de PLN e oferecem uma referência que LLMs mais complexos aproveitam para entender a linguagem. Os LLMs licenciados por open source são de uso gratuito, sendo ideais para organizações sem condições de desenvolver um modelo por conta própria.

Velocidade

Os prompts do LLM podem ser complexos e não uniformes. Em geral, eles exigem recursos computacionais e armazenamento enormes para processar grandes quantidades de dados. Um framework de IA open source como o llm-d permite que os desenvolvedores usem técnicas como inferência distribuída para atender às demandas crescentes de modelos de raciocínio maiores e sofisticados, como os LLMs.

Inferência distribuída e llm-d processam cargas de trabalho de IA distribuindo o trabalho da inferência pela frota de hardware com uma arquitetura modular. Isso acelera a inferência do modelo. 

Privacidade e segurança

Os LLMs exigem acesso a muitas informações que podem incluir dados de clientes ou dados empresariais proprietários. Isso é algo com que se deve ter um cuidado especial, principalmente se o modelo for implantado ou acessado por entidades externas.

Mais informações sobre segurança da IA 

Precisão e viés

Se um modelo de deep learning for treinado usando dados estatisticamente enviesados ou não fornecer uma representação precisa da população, o resultado pode apresentar falhas. Infelizmente, é comum que o viés humano seja transferido para a inteligência artificial, o que pode criar algoritmos e resultados discriminatórios. À medida que as organizações continuam a explorar a IA para melhorar o desempenho e a produtividade, é fundamental implementar estratégias para minimizar os vieses. Isso começa com processos de design inclusivos e uma consideração mais cuidadosa sobre a representação da diversidade nos dados coletados.

Descubra como a IA pode levar sua empresa mais longe

Vantagens e limitações dos LLMs

Large Language Models (LLMs) oferecem vantagens significativas na compreensão e geração de linguagem natural, pois permitem criar conteúdo versátil, aumentar a produtividade de desenvolvedores nas tarefas de programação e realizar tarefas como resumo e tradução. Eles se destacam na análise de dados, oferecem soluções escaláveis e aprimoram a personalização. No entanto, as principais limitações incluem a tendência a alucinações e imprecisões factuais, a falta de conhecimento em tempo real e dificuldades com raciocínios complexos. Os modelos também apresentam desafios em relação a vieses inerentes, altos custos computacionais, o problema da “caixa preta” (falta de transparência) e riscos de privacidade/segurança de dados, além de potencial para comportamento não determinístico e excesso de confiança.

Considerações éticas e de governança no uso da IA

As considerações éticas e de governança representam desafios significativos para as organizações que usam LLMs, principalmente devido aos seus recursos poderosos e potencial de causar danos. Do ponto de vista ético, uma preocupação central é o viés, pois os LLMs aprendem com vastos conjuntos de dados que podem refletir e amplificar preconceitos da sociedade, levando a resultados discriminatórios. As alucinações são outro problema. Os LLMs podem apresentar informações falsas de maneira convincente. Uma implantação ética exige mecanismos para minimizar a desinformação por meio de avisos e verificações de precisão factual, especialmente em áreas críticas, como saúde ou finanças.

Outras considerações incluem:

• A natureza de “caixa preta” de muitos LLMs prejudica a transparência e a explicabilidade
• O risco de uso indevido e geração de conteúdo prejudicial para produzir conteúdo tóxico ou ilegal
• Preocupações com propriedade intelectual (PI) e direitos autorais
• Riscos relacionados a privacidade e vazamento de dados

Governança da IA

A governança da IA é essencial para o desenvolvimento responsável e a supervisão dos LLMs, garantindo que eles se alinhem a valores organizacionais e requisitos legais. Com a rápida evolução das regulamentações de IA, as organizações precisam garantir a conformidade com leis de privacidade de dados (como GDPR e HIPAA) e novas normas específicas de IA, que muitas vezes exigem um gerenciamento de riscos rigoroso, governança de dados, supervisão humana e cibersegurança robusta para sistemas de IA. Também é essencial criar frameworks claros de responsabilização, que definam quem responde pelo desempenho e pelos impactos dos LLMs em todo o ciclo, do desenvolvimento à implantação. Estratégias "human-in-the-loop" permanecem fundamentais para decisões críticas.

Para que os LLMs gerem resultados a partir de dados externos, você tem diversas opções disponíveis: 

• A Geração Aumentada por Recuperação (RAG) é uma arquitetura que aumenta a base de conhecimento de um LLM integrando os dados das fontes de conhecimento que você escolher. Isso inclui repositórios de dados, coleções de texto ou documentação preexistente.
• A IA agentic combina a automação com recursos criativos de um LLM. A comunicação dos agentes com as ferramentas envolve orquestração com fluxos e gráficos, dependendo do framework utilizado. Essa abordagem permite que o LLM “raciocine” e determine a melhor forma de responder a uma pergunta, por exemplo, decidir se a consulta pode ser respondida com as informações disponíveis ou se é necessário realizar uma busca externa.
• O Model Context Protocol (MCP) é um modo de a IA agentic se conectar a fontes externas. O MCP é um protocolo open source que complementa a RAG e vai um passo adiante ao viabilizar a conexão bidirecional e a comunicação entre aplicações de IA e serviços externos. 

Large Language Models (LLMs), ou grandes modelos de linguagem, e Small Language Models (SLMs), ou pequenos modelos de linguagem, são tipos de sistemas de inteligência artificial (IA) treinados para interpretar a linguagem humana, incluindo a linguagem de programação. As principais diferenças entre eles geralmente estão no tamanho dos conjuntos de dados usados para treiná-los, nos processos aplicados durante o treinamento e no custo-benefício inicial para diferentes casos de uso.

Saiba mais sobre LLMs e SLMs

O Red Hat AI é um conjunto de soluções e serviços para sua empresa que ajuda em todas as etapas da jornada de IA, desde o começo até a fase de escalabilidade. Ele pode viabilizar iniciativas de IA generativa e preditiva para casos de uso exclusivos da sua empresa.

Com o Red Hat AI, você tem acesso ao Red Hat® AI Inference Server para otimizar a inferência de modelos na nuvem híbrida, garantindo implantações mais rápidas e econômicas. Com a tecnologia vLLM, o servidor de inferência maximiza a utilização da GPU e reduz os tempos de resposta.

Mais informações sobre o Red Hat AI Inference Server 

O Red Hat AI Inference Server inclui o repositório do Red Hat AI, uma coleção de modelos otimizados e validados que oferece flexibilidade e promove a consistência entre equipes. Com acesso ao repositório de modelos de terceiros, as empresas conseguem acelerar o time to market e reduzir as barreiras financeiras para o sucesso da IA.

Mais informações sobre os modelos validados pelo Red Hat AI