LLMs: Grandes modelos de linguagem aberto de código-fonte

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Grandes modelos de linguagem (GMLs, por seus siglas em inglês) são sistemas altamente sofisticados que processam e analisam grandes volumes de texto em uma variedade de idiomas. Com o tempo, esses modelos aprendem sobre as estruturas e patterms da linguagem e podem ser treinados para realizar tarefas específicas de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML). Em especial, muitos desses GMLs têm sido bem-sucedidos na aplicação às tarefas de tradução de texto.

Na categoria LLMs - Large Language Models (Grandes Modelos de Linguagem), existe um debate sobre o conceito de "modelos de código aberto" e se esse termo está relacionado à licença ou ao software propriamente dito. Nesse sentido, uma definição clara deve ser adotada. Os "LLMs open source" se referem aos Grandes Modelos de Linguagem que estão disponíveis gratuitamente e são baseados em código-fonte aberto.

Como é feita o treinamento desses LLMs? Os LLMs podem ser treinados com grandes corpus de dados textuais - sejam eles livres ou não - que estão disponíveis online, como sites de tradução e repositórios de software. Essas informações são então processadas por meio do aprendizado de máquina, uma técnica que envolve o uso de algoritmos e modelos matemáticos para analisar dados em busca de padrões ou tendências.

Vantagens de modelos LLM aberto-código
O fato de um GML ser disponibilizado gratuitamente e seja baseado em código aberto é extremamente beneficioso para a comunidade de IA e ML. Aqui estão algumas vantagens que eles trazem:
1) Colaboração: o uso do código aberto permite que desenvolvedores colaborem para melhorar o modelo e incorporar suas próprias ideias. Isso resulta em uma inovação mais rápida, especialmente no campo de pesquisa em IA e ML.
2) Liberdade: o acesso livre aos LLMs abertos-código-fonte permite que programadores os utilizem para desenvolver diversas aplicações sem precisarem de pagar taxas de licenciamento ou royalties.
3) Aprendizado continuado: graças ao GMLs de código aberto, é possível fazer modificações e atualizações contínuas aos modelos em função das necessidades específicas dos usuários. Essa flexibilidade é um dos principais diferenciais desses LLMs frente a outros de licenciamento fechado.
4) Transparência: quando se trata do treinamento e uso de grandes modelos de linguagem, questões éticas e de privacidade se tornam preocupantes. O código aberto é um passo importante para garantir a transparência, ao permitir que os usuários inspecionem o treinamento e as técnicas usadas nos modelos.

Exemplos de LLMs open source
Algumas das soluções de LLM open source disponíveis são:
1) Hugging Face: uma plataforma popular que fornece acesso a muitos GMLs de código aberto, incluindo o GPT-2 (Generative Pretrained Transformer 2), desenvolvido pela OpenAI.
2) DLAMM (Deep Learning Algorithms & Models in Machine Translation): uma ferramenta de MT (tradução automática de máquina) baseada em modelos de aprendizado profundo, com suporte para muitas línguas e código aberto.
3) Python NMT (Neural Machine Translation): um projeto open source que permite treinar seus próprios GMLs com o auxílio da linguagem de programação Python e seu kit de ferramentas adequados, sem custos adicionais.
4) Gensim: uma biblioteca escrita em Python voltada para análise semântica no contexto do processamento de texto, especialmente o aprendizado não supervisionado e modelagem de temáticas.
5) CoreNLP: um processador de linguagem natural baseado na Java e disponível de graça para fins educacionais e científicos, mantido pela Stanford University.

Em suma, o uso de LLMs open source permite desenvolver aplicações sofisticadas de IA e ML de maneira mais eficaz, abrangente e flexível, com maior acesso à transparência e a colaboração da comunidade. Não é uma tendência que fique para trás na tecnologia, o GMLs continuará a ser desenvolvido, aprimorado e popularizado por meio do uso open source.


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LLMs

LLMs (Large Language Models) são modelos avançados de inteligência artificial treinados em grandes quantidades de texto para compreender, gerar, traduzir e responder conteúdos em linguagem natural, sendo a base de ferramentas como ChatGPT, Gemini e Claude.