Large Language Models (LLM): como funcionam e como usá-los

E se você pudesse escrever textos de marketing, criar o design do seu site de e-commerce, programar todas as páginas, organizar sua contabilidade e responder às consultas de atendimento ao cliente; tudo ao mesmo tempo? Esta é a promessa dos large language models (LLM) (ou grandes modelos de linguagem). As empresas estão cada vez mais utilizando LLMs de nível empresarial para lidar com uma ampla gama de tarefas comerciais, de copywriting a programação e atendimento ao cliente. Essas aplicações empresariais podem operar em grande escala com recursos de segurança que você pode não encontrar em LLMs gratuitos de uso geral como o ChatGPT. Neste artigo, confira uma visão geral dos large language models sob a perspectiva do e-commerce.

O que são large language models (LLM)?

Large language models (LLMs) são modelos de inteligência artificial que usam aprendizado profundo para compreender, gerar e manipular a linguagem humana (e alguns são até multimodais, ou seja, podem gerar texto, imagens, vídeo e áudio). Os LLMs são treinados em grandes conjuntos de dados que incluem texto de livros, sites, artigos, blogs e muito mais. Os LLMs conseguem processar esses enormes conjuntos de dados por meio do aprendizado não supervisionado (o que significa que podem ser treinados usando dados não rotulados). Quando treinado, um large language model pode ser refinado com dados rotulados e supervisão, com cientistas de dados fornecendo feedback sobre a produção ou ajustando parâmetros.

Os LLMs podem executar inúmeras tarefas relacionadas à linguagem, incluindo geração de texto, tradução de idiomas, resumos e análise de sentimentos. Embora esses modelos de IA generativa não possuam a capacidade de raciocínio do cérebro humano, podem gerar texto que imita a linguagem humana de maneira convincente usando um algoritmo complexo e probabilístico para inferir quais letras ou palavras devem vir a seguir.

Alguns dos LLMs mais amplamente utilizados incluem GPT da OpenAI, Gemini do Google, Claude da Anthropic e Llama da Meta. Esses LLMs alimentam chatbots populares e ferramentas de IA generativa.

Como funcionam os large language models

• Dados
• Arquitetura
• Treinamento
• Manutenção

Os LLMs dependem do aprendizado profundo, um subconjunto do aprendizado de máquina que usa múltiplas camadas de redes neurais (programas de computador que aprendem com dados de uma forma inspirada no cérebro humano). As redes neurais são compostas por camadas de nós interconectados que trabalham juntos para processar informações e fazer previsões.

Os ingredientes principais para treinar e usar LLMs são dados (no que você treina o modelo), arquitetura do modelo (o tipo de modelo que você está treinando), treinamento (como você treina o modelo) e manutenção (como você mantém o modelo funcionando).

Dados

Large language models (LLM) são pré-treinados em quantidades enormes de dados de texto coletados de livros, artigos e código, entre outros. O processo de treinamento de LLM envolve alimentar o modelo com grandes conjuntos de dados baseados em texto e permitir que aprenda padrões e relacionamentos dentro desses dados de treinamento. Como regra geral, mais dados (e dados de maior qualidade) resultam em modelos de IA mais robustos e capazes.

A arquitetura “transformer” pode ser treinada com base em dados não estruturados (informações escritas que não estão rotuladas ou organizadas em uma planilha). Às vezes é chamado de aprendizado não supervisionado.

Arquitetura

Os LLMs são modelos transformer: um tipo poderoso de rede neural especialmente eficaz no manuseio de linguagem, seja escrevendo, traduzindo ou respondendo perguntas sobre um texto. Você pode pensar em um transformer como um leitor muito atento. Quando ele lê uma frase, não olha apenas para cada palavra uma por uma. Em vez disso, presta atenção a todas as palavras da frase ao mesmo tempo, descobrindo como elas se relacionam contextualmente.

Por exemplo, na frase “O gato sentou no tapete”, um transformer pode entender que “o gato” é o sujeito e “o tapete” é o objeto mesmo que as palavras estejam separadas por várias outras palavras.

Treinamento

O desempenho de um large language model (a capacidade de compreender e gerar linguagem humana) se baseia em padrões que as redes neurais aprendem durante o treinamento. Aqui está uma analogia simples de como isso funciona: imagine que você está tentando ensinar um cachorro a buscar uma bola. Você joga a bola e o cachorro corre atrás dela. Se o cachorro trouxer a bola de volta, você dá um petisco. Se o cachorro não trouxer a bola de volta, você não dá um petisco.

• Nesta analogia, o cérebro do cachorro é como uma rede neural e o petisco é como uma recompensa.
• O cérebro do cachorro é composto por neurônios conectados entre si. Da mesma forma, a rede neural é composta por nós que também estão conectados entre si.
• Quando você joga a bola, está fornecendo dados de entrada ao cachorro. O cérebro do cachorro processa esses dados e decide o que fazer. Quando você faz uma pergunta a um LLM ou fornece um prompt de texto, sua rede neural também processa dados de entrada e faz previsões baseadas nesses dados.
• Se o cachorro trouxer a bola de volta, recebe uma recompensa, o que fortalece as conexões entre os neurônios em seu cérebro que levaram a essa decisão. Da mesma forma, quando uma rede neural faz uma previsão correta, as conexões entre os nós que resultaram nessa previsão são fortalecidas.

Quais tipo de previsões o LLM está fazendo? Ele está prevendo a próxima palavra mais provável em qualquer sequência de palavras baseada no contexto anterior. Isso é conhecido como probabilidade de token: a probabilidade de que um token específico (uma palavra ou subpalavra) seja o próximo na sequência. Os LLMs geram texto um token por vez, prevendo o próximo token baseado nos tokens anteriores e nos dados de treinamento do modelo.

O treinamento frequentemente envolve centenas de bilhões de tokens e muito poder computacional. Sistemas de software distribuídos em múltiplos servidores lidam com esses modelos de grande escala. Se isso parece complicado, definitivamente é! Treinar large language models requer uma imensa experiência técnica.

Manutenção

Os fornecedores devem manter large language models para garantir um ótimo desempenho. Os LLMs não são “ao vivo”, por assim dizer (não têm acesso a todo conteúdo escrito digitalizado conforme é publicado on-line). Em vez disso, dependem da atualidade dos dados nos quais são treinados. Assim, para se manterem atualizados, precisam ser treinados em novos dados periodicamente.

Os LLMs podem ser refinados para fornecer respostas úteis baseadas em menos entradas. Ainda assim, treinar LLMs ainda requer feedback humano para controle de qualidade, mesmo que o processo seja tecnicamente “não supervisionado”. Uma maneira de fazer isso é por meio da engenharia de prompts, em que cientistas de dados refinam prompts de entrada para orientar os LLMs a executarem tarefas específicas ou gerarem respostas desejadas.

Benefícios dos large language models

Um número cada vez maior de empresas usa large language models para gerar texto, escrever código e lidar com consultas de atendimento ao cliente, entre outras coisas. Ajuda a explicar por que tanto da economia global de IA de US$ 184 bilhões está focada em LLMs. Os muitos benefícios dos LLMs incluem:

• Versatilidade: os LLMs podem executar uma ampla gama de tarefas, como geração de texto, classificação de texto, tradução de idiomas, análise de sentimentos e resposta a perguntas (tudo dentro de um único modelo).
• Escalabilidade: os LLMs podem lidar com grandes quantidades de dados não estruturados, permitindo que processem e analisem grandes conjuntos de dados de forma eficiente. É muito valioso para quem trabalha com e-commerce, já que uma grande parte do sucesso nas vendas vem de compreender e extrair insights dos dados coletados de clientes e visitantes do site.
• Precisão sempre melhorando: devido à escala e técnicas avançadas de treinamento como autoatenção e aprendizado em contexto, os LLMs geram respostas cada vez mais precisas e conscientes do contexto.
• Automação: os LLMs reduzem a necessidade de esforço manual na geração de conteúdo, automatizando tarefas como interações de chatbot, redação de relatórios e até geração de código. Economiza tempo e recursos da sua equipe, permitindo que você se concentre em outras tarefas que podem exigir mais pensamento estratégico.

Limitações dos large language models

Large language models estão revolucionando ativamente os negócios como os conhecemos, mas a tecnologia ainda tem limitações notáveis.

• Dependência de grandes conjuntos de dados: os LLMs requerem amplas quantidades de dados sequenciais e um tamanho de modelo enorme para alcançar alto desempenho. Demandam muitos recursos para serem treinados e mantidos. Também existem desafios jurídicos em torno do que pode ser usado como dados de treinamento e se compensação é necessária.
• Privacidade: os LLMs não são imunes a violações de dados, e quaisquer dados alimentados a um LLM estão em risco de vazamento no caso de uma violação. Usar LLMs para processar dados proprietários e informações de clientes pode representar um risco de segurança.
• Dificuldades com solicitações de nicho: os LLMs podem ter dificuldade em fornecer respostas precisas para consultas de nicho, exigindo técnicas como geração aumentada por recuperação; basicamente, recuperar dados de fontes externas (como mecanismos de busca) e usar essas informações para criar uma resposta mais precisa e detalhada.
• Limitações de contexto: os LLMs podem processar grandes quantidades de texto de entrada, mas podem perder o rastro do contexto em conversas ou documentos mais longos, resultando em resultados menos relevantes. Esse problema se manifesta especialmente em mecanismos de busca alimentados por IA ou quando humanos fazem perguntas longas e complexas aos LLMs.
• Alucinações: os LLMs podem cometer erros. Na verdade, o ChatGPT até inclui este aviso sob a barra de prompt: “o ChatGPT pode cometer erros. Considere verificar informações importantes”. Os erros frequentemente decorrem de informações incorretas que foram alimentadas ao modelo, mas os LLMs também podem inventar informações falsas (isso é chamado de “alucinação”).
• Viés: os LLMs podem reproduzir os vieses em dados de treinamento, favorecendo segmentos demográficos ou culturas específicas.

Usos dos large language models para e-commerce

• Chatbots e assistentes virtuais
• Geração de conteúdo
• Experiências de compra personalizadas
• Otimização de busca
• Análise de dados
• Automatização de tarefas administrativas
• Tradução
• Detecção de fraudes

Os LLMs podem otimizar ou automatizar uma série de tarefas específicas. Na maior parte, usar um LLM de nível empresarial é similar a usar uma ferramenta LLM comum, como ChatGPT e Google Gemini. A principal diferença é que programas empresariais pagos têm ferramentas colaborativas e integrações com outros softwares, e você normalmente assinará um acordo com o provedor de LLM para garantir que tenha os recursos de segurança necessários para manter sua propriedade intelectual segura.

Você pode usar plugins ou escrever código para conectar seus dados à interface do LLM, e grandes empresas com operações complexas podem encomendar um LLM proprietário feito sob medida para necessidades específicas. A seguir, estão algumas das muitas maneiras pelas quais os LLMs se entrelaçaram no e-commerce.

Chatbots e assistentes virtuais

Os LLMs alimentam chatbots de IA sofisticados que podem lidar com consultas de clientes durante 24 horas por dia e sete dias por semana. Esses chatbots respondem perguntas de clientes, fornecendo respostas instantâneas a perguntas frequentes. Eles também podem orientar clientes por meio de processos de compra, melhorando a satisfação do cliente e reduzindo a carga nas equipes de suporte humano.

Geração de conteúdo

Os LLMs podem gerar conteúdo como descrições de produtos, textos de marketing e posts de blog. Forneça ao LLM um prompt delineando o tipo de conteúdo que você está procurando e parâmetros, e depois adapte o resultado ao seu gosto. Dependendo das suas necessidades específicas, você pode usar um LLM de uso geral como o ChatGPT ou uma ferramenta mais especializada para proprietários de negócios de e-commerce, como Shopify Magic.

Experiências de compra personalizadas

Ao analisar comportamento e preferências do usuário, os LLMs podem gerar recomendações de produtos personalizadas. Isso pode aumentar o engajamento do usuário e impulsionar taxas de conversão, pois os clientes são mais propensos a comprar itens que se alinham com os interesses, e o LLM ajuda uma empresa a entender quais são realmente esses interesses.

Otimização de busca

Sua loja de e-commerce tem uma função de busca integrada? Os LLMs podem melhorar a funcionalidade de busca interpretando consultas de usuários com mais precisão. Ajudam os clientes a encontrarem produtos relevantes, reduzindo a frustração e melhorando a probabilidade de conversões.

Análise de dados

Os LLMs podem analisar avaliações, feedback de clientes e interações em mídias sociais para extrair sentimentos e insights sobre seu público-alvo. Compreender opiniões de clientes ajuda você a refinar suas ofertas, abordar pontos problemáticos dos clientes e identificar tendências de mercado.

Automatização de tarefas administrativas

Uma das coisas mais úteis que um grande modelo de linguagem pode fazer é reduzir o trabalho administrativo. Para esse fim, os LLMs podem auxiliar no gerenciamento de níveis de estoque ao prever a demanda baseada em dados históricos de vendas. Eles podem ajudar a automatizar estratégias de preços, analisando preços de concorrentes e tendências de mercado. Também podem lidar com sua contabilidade do dia a dia, permitindo que sua equipe financeira se concentre em objetivos estratégicos mais complexos.

Tradução

Os LLMs podem compreender e gerar texto em múltiplos idiomas e traduzir instantaneamente de um idioma para outro. Ao fazer isso, permitem que você se envolva com clientes globais sem o obstáculo de barreiras linguísticas persistentes.

Detecção de fraudes

A IA alimenta muitos esforços corporativos de detecção de fraudes, e os LLMs são bons em detectar comunicações fraudulentas como e-mails de phishing. Um LLM pode interceptar e sinalizar essas comunicações antes que alguém da sua equipe considere se envolver com elas.