LLM: O Funcionamento dos Modelos de Linguagem de Grande Escala

Oi pessoal , espero que estejam bem!

Em ciência de dados chegamos em determinado ponto em que Large Language Model (LLM) começa a ser estudado , então, espero que esse apanhado ajude quem está nessa ''pegada'' em CD.

Large Language Model (LLM), como o GPT são desenvolvidos com base em grandes quantidades de dados textuais. O primeiro passo é a coleta e preparação de dados, onde textos de diversas fontes são organizados e limpos. Esse processo envolve a tokenização, que transforma o texto em unidades menores chamadas tokens.

A base de um LLM é uma arquitetura chamada Transformer, que usa um mecanismo de self-attention para entender o contexto entre palavras em uma frase, mesmo que estejam distantes. Ao treinar o modelo, alimentamos o texto para que ele faça previsões sobre qual será o próximo token com base nos anteriores, ajustando-se continuamente com um processo chamado backpropagation, que corrige erros.

Durante o treinamento, também definimos hiperparâmetros importantes, como a quantidade de camadas da rede e a taxa de aprendizado, que controlam o quão rápido o modelo ajusta seus parâmetros. Quando o modelo termina essa fase, ele passa por uma etapa de validação, onde testamos seu desempenho com dados que ele não viu antes, evitando que o modelo se ajuste demais (o chamado overfitting).

Depois que o modelo está treinado e ajustado, ele é otimizado para inferência, ou seja, para ser usado de maneira eficiente em produção, geralmente sendo implantado em servidores poderosos com GPUs. Assim, ele pode ser acessado via APIs e integrado a diversas aplicações, como assistentes virtuais ou sistemas de recomendação.

Por fim, o processo não termina aí. O modelo pode ser constantemente aprimorado com novos dados e feedback dos usuários, mantendo-se atualizado e relevante.

Mini Glossário

Transformer - é um tipo de arquitetura de rede neural

Overfitting (ou "sobreajuste", em português é um problema que ocorre durante o treinamento de modelos de aprendizado de máquina. Ocorre quando um modelo se ajusta excessivamente aos dados de treinamento, capturando não apenas os padrões subjacentes, mas também o ruído e as flutuações específicas desse conjunto de dados.

API - é um conjunto de regras e protocolos que permite que diferentes softwares se comuniquem entre si. Ela define os métodos e formatos que um desenvolvedor pode usar para interagir com um sistema, serviço ou plataforma.