A história dos modelos de linguagem começa em 1966, mas os LLMs modernos utilizam piscinas de dados muito maiores para treinamento, aumentando suas capacidades. Uma aplicação comum dos LLMs é a geração de conteúdo usando chatbots de IA. O treinamento desses modelos ocorre em várias etapas, começando com aprendizado não supervisionado, seguido de aprendizado supervisionado e ajuste fino. Os modelos podem reconhecer relacionamentos e conexões usando um mecanismo de auto-atenção.
Os LLMs são capazes de realizar various tarefas, incluindo geração de texto, tradução de linguagens, resumo de conteúdo, análise de sentimentos e conversa natural com os usuários. Eles podem ser customizados para empresas e indivíduos, oferecendo soluções rápidas, precisas, flexíveis e fáceis de treinar. No entanto, os LLMs também apresentam desafios, como custos de implantação e operação, viés nos dados de treinamento, alucinações de IA, complexidade de solução de problemas e tokens de erro.
Os LLMs oferecem muitas possibilidades para melhorar a forma como trabalhamos e interagimos com a tecnologia. No entanto, é importante estar ciente dos desafios que acompanham esses modelos e continuar a desenvolver soluções mais eficazes e éticas para sua aplicação.