Large Language Model para concursos

Vamos falar de LLM, que é uma sigla que significa “Large Language Models” (Modelos de Linguagem de Grande Escala), como o GPT-4 da OpenAI, entre outros. Esses modelos são uma forma avançada de inteligência artificial baseada em redes neurais que são treinadas com vastas quantidades de texto para gerar, compreender e interpretar linguagem humana de maneira coerente e muitas vezes indistinguível da de um humano.

Os LLMs funcionam com base no aprendizado profundo, especificamente utilizando arquiteturas de redes neurais como as redes neurais transformer, que permitem que o modelo considere o contexto amplo de uma palavra ou frase dentro de um texto, melhorando significativamente a qualidade do texto gerado ou interpretado.

LLMs são capazes de entender e gerar texto de maneira contextualizada. Isso significa que eles podem captar nuances, ambiguidades, e até mesmo subtextos baseados no contexto fornecido.

Para desenvolver LLMs, são utilizados conjuntos de dados de texto extremamente grandes, abrangendo uma ampla variedade de tópicos, estilos e linguagens. Isso permite que o modelo desenvolva uma compreensão abrangente da linguagem e de suas muitas variações.

Os LLMs são usados em uma variedade de aplicações, desde chatbots e assistentes virtuais até ferramentas de redação e criação de conteúdo, tradução automática, sumarização de texto, e muito mais.

Apesar de sua eficácia, os LLMs apresentam problemas, como a propagação de viés presente nos dados de treinamento, a dificuldade de explicar suas decisões (caixa preta), e o consumo intensivo de recursos para treinamento e operação.

LLMs podem ser ajustados (fine-tuned) para tarefas específicas ou setores específicos ao treinar adicionalmente o modelo em um conjunto de dados mais especializado. Isso permite que o modelo mantenha seu conhecimento geral enquanto se adapta para realizar melhor em áreas específicas.

Os modelos GPT, ou Generative Pretrained Transformers, são uma série de modelos de linguagem desenvolvidos pela OpenAI que se destacaram no campo do PLN. Eles são baseados na arquitetura Transformer, que foi introduzida no artigo “Attention is All You Need” de Vaswani et al. em 2017. Os Transformers utilizam mecanismos de atenção para ponderar a importância relativa de diferentes palavras em uma sentença.

GPT-1

A primeira versão, GPT-1, foi lançada em 2018 e já demonstrava uma habilidade notável para entender e gerar texto, utilizando um método de treinamento de duas etapas: treinamento não supervisionado seguido de treinamento supervisionado para tarefas específicas.

GPT-2

Lançado em 2019, o GPT-2 apresentava uma maior quantidade de parâmetros e foi treinado em um dataset ainda mais extenso. Isso resultou em uma capacidade aprimorada de geração de texto, capaz de criar conteúdo convincente e coerente em diversos estilos e formatos. O GPT-2 foi inicialmente mantido em privado pela OpenAI devido a preocupações sobre potenciais abusos, como a geração de notícias falsas ou spam, mas posteriormente foi lançado ao público.

GPT-3

O GPT-3, lançado em 2020, com 175 bilhões de parâmetros, é um dos maiores modelos de linguagem disponíveis. Sua capacidade de geração de texto é tal que pode criar artigos, poesias, scripts e textos em uma variedade de estilos com pouca ou nenhuma entrada do usuário. Além disso, demonstrou a capacidade de realizar tarefas para as quais não foi explicitamente treinado, um fenômeno conhecido como “aprendizado de poucas amostras” (few-shot learning).

GPT-3.5

No final de 2023, a OpenAI lançou o modelo GPT-3.5, uma iteração que serve como uma ponte entre o GPT-3 e o esperado GPT-4. O GPT-3.5 foi projetado para melhorar o desempenho em relação ao GPT-3, aprimorando a velocidade do modelo e, mais importante, reduzindo os custos associados à sua operação.

O GPT-3.5 é capaz de realizar tarefas de processamento de linguagem natural com maior precisão e está equipado com melhorias que o tornam mais ágil e eficiente. 

Um dos recursos introduzidos com o GPT-3.5 é a capacidade de realizar ajustes finos, o que permite aos usuários adaptar o modelo às suas necessidades específicas, potencialmente atingindo ou até superando o desempenho do nível base do GPT-4 em certas tarefas estreitas.

A OpenAI também fornece atualizações para o GPT-3.5, como o GPT-3.5 Turbo, que oferece uma versão mais orientável com a capacidade de chamar funções diretamente do texto, permitindo que o modelo gere objetos JSON contendo argumentos para chamar essas funções.

A versão Turbo foi concebida para oferecer saídas de baixa latência e custo mais baixo por token, tornando-a uma opção valiosa para desenvolvedores que precisam de respostas rápidas e eficientes em termos de custos.

GPT-4

GPT-4 é um modelo de linguagem grande multimodal criado pela OpenAI e o quarto modelo da série GPT. Foi lançado em 14 de março de 2023, e se tornou publicamente aberto de forma limitada por meio do ChatGPT Plus, com o seu acesso à API comercial sendo provido por uma lista de espera. Sendo um transformador, foi pré-treinado para prever o próximo token (usando dados públicos e “licenciados de provedores terceirizados”), e então foi aperfeiçoado através de uma técnica de aprendizagem por reforço com humanos.

O GPT-4 pode aceitar imagens como entradas e gerar legendas, classificações e análises. Ele é capaz de lidar com mais de 25.000 palavras de texto, permitindo casos de uso como criação de conteúdo de longa forma, conversas estendidas e busca e análise de documentos.

Apesar dos avanços, o modelo ainda possui muitas limitações conhecidas, como viés social, alucinações e prompts adversariais. 

Como ainda não temos questões de concurso sobre o tema, apesar de ele estar pipocando nos editais, vamos praticar com uma questão inédita:

Um grupo de pesquisadores está desenvolvendo um sistema avançado de assistência médica utilizando modelos de linguagem de grande porte (LLM) para melhorar o diagnóstico e tratamento de doenças raras. O sistema é projetado para analisar descrições de sintomas fornecidas pelos médicos, acessar uma vasta base de dados de literatura médica, e sugerir possíveis diagnósticos e tratamentos baseados em evidências. Considerando as capacidades e limitações atuais dos LLMs, qual das seguintes afirmações está correta?

A) Os LLMs podem substituir completamente a necessidade de consultas médicas presenciais, garantindo diagnósticos precisos e reduzindo custos operacionais.

B) A capacidade dos LLMs de entender e processar linguagem natural permite que o sistema forneça diagnósticos e tratamentos com precisão igual ou superior à dos especialistas humanos em todas as circunstâncias.

C) A integração de LLMs com bases de dados atualizadas e revisadas por pares pode aumentar significativamente a precisão das sugestões de diagnóstico e tratamento, embora a supervisão humana seja essencial.

D) Os LLMs, ao operarem independentemente de bases de dados externas, confiam exclusivamente na sua própria “experiência” incorporada durante o treinamento, eliminando a necessidade de atualizações constantes do sistema.

E) A utilização de LLMs em sistemas de assistência médica é infalível, eliminando qualquer possibilidade de erro ou diagnóstico incorreto.

Comentários:

A) Essa alternativa é incorreta porque, embora os LLMs possam auxiliar significativamente no diagnóstico e tratamento, eles não podem substituir a necessidade de consultas médicas presenciais. A interação face a face e os exames físicos são fundamentais para o diagnóstico médico.

B) Esta opção é enganosa. Apesar da avançada capacidade dos LLMs de processar linguagem natural, afirmar que eles podem alcançar precisão igual ou superior à dos especialistas humanos em todas as circunstâncias subestima a complexidade dos diagnósticos médicos e a necessidade de julgamento clínico e experiência.

C) Esta é a alternativa correta. Destaca o potencial dos LLMs para melhorar a precisão das sugestões de diagnóstico e tratamento quando integrados com bases de dados atualizadas. No entanto, reconhece a importância da supervisão humana, refletindo uma abordagem equilibrada e realista para a implementação de LLMs na medicina.

D) Esta opção é falsa. Os LLMs dependem de dados com os quais foram treinados, mas a integração com bases de dados externas atualizadas objetiva que as sugestões de diagnóstico e tratamento sejam baseadas nas informações mais recentes e relevantes. Além disso, os LLMs precisam ser atualizados regularmente para refletir novos conhecimentos e práticas médicas.

E) Esta alternativa é claramente incorreta. Afirmar que a utilização de LLMs é infalível ignora as limitações dos modelos, incluindo viés de dados, erros de interpretação e a dinâmica em constante mudança do conhecimento médico. A possibilidade de erro sempre existe quando se trata de tecnologia, especialmente em aplicações tão críticas quanto o diagnóstico médico.