Os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) surgiram como uma força transformadora, impactando significativamente setores como saúde, finanças e serviços jurídicos. Por exemplo, um estudo recente da McKinsey descobriu que várias empresas do setor financeiro estão a aproveitar os LLMs para automatizar tarefas e gerar relatórios financeiros.
Além disso, os LLMs podem processar e gerar formatos de texto de qualidade humana, traduzir idiomas perfeitamente e fornecer respostas informativas a consultas complexas, mesmo em domínios científicos de nicho.
Este weblog discute os princípios básicos dos LLMs e explora como o ajuste fino desses modelos pode desbloquear seu verdadeiro potencial, impulsionando a inovação e a eficiência.
Como funcionam os LLMs: prevendo a próxima palavra na sequência
LLMs são potências baseadas em dados. Eles são treinados em grandes quantidades de dados de texto, abrangendo livros, artigos, códigos e conversas em mídias sociais. Esses dados de treinamento expõem o LLM aos intrincados padrões e nuances da linguagem humana.
No centro desses LLMs está uma sofisticada arquitetura de rede neural chamada transformador. Considere o transformador como uma teia complexa de conexões que analisa as relações entre palavras dentro de uma frase. Isso permite que o LLM entenda o contexto de cada palavra e preveja a palavra mais provável a seguir na sequência.
Considere assim: você fornece ao LLM uma frase como “O gato sentou-se no…”Com base em seus dados de treinamento, o LLM reconhece o contexto (“O gato sentou-se no“) e prevê a palavra mais provável a seguir, como “esteira.” Este processo de previsão sequencial permite que o LLM gere frases inteiras, parágrafos e até formatos de texto criativos.
Parâmetros principais do LLM: ajuste fino da saída do LLM
Agora que entendemos o funcionamento básico dos LLMs, vamos explorar o painel de controle, que contém os parâmetros que ajustam sua produção criativa. Ao ajustar esses parâmetros, você pode direcionar o LLM para a geração de texto que se alinhe aos seus requisitos.
1. Temperatura
Think about a temperatura como um mostrador controlando a aleatoriedade da saída do LLM. Uma configuração de alta temperatura injeta uma dose de criatividade, incentivando o LLM a explorar escolhas de palavras menos prováveis, mas potencialmente mais interessantes. Isso pode levar a resultados surpreendentes e únicos, mas também aumenta o risco de textos sem sentido ou irrelevantes.
Por outro lado, uma configuração de baixa temperatura mantém o LLM focado nas palavras mais prováveis, resultando em resultados mais previsíveis, mas potencialmente robóticos. A chave é encontrar um equilíbrio entre criatividade e coerência para suas necessidades específicas.
2. Prime-k
A amostragem Prime-k atua como um filtro, restringindo o LLM de escolher a próxima palavra de todo o universo de possibilidades. Em vez disso, limita as opções às ok palavras mais prováveis com base no contexto anterior. Essa abordagem ajuda o LLM a gerar um texto mais focado e coerente, afastando-o de escolhas de palavras completamente irrelevantes.
Por exemplo, se você estiver instruindo o LLM a escrever um poema, usar a amostragem top-k com um valor ok baixo, por exemplo, ok = 3, levaria o LLM a palavras comumente associadas à poesia, como “amor”, “coração,” ou “sonhar”, em vez de recorrer a termos não relacionados, como “calculadora” ou “economia”.
3. Topo-p
A amostragem Prime-p adota uma abordagem ligeiramente diferente. Em vez de restringir as opções a um número fixo de palavras, estabelece um limite de probabilidade cumulativa. O LLM considera apenas palavras dentro deste limite de probabilidade, garantindo um equilíbrio entre diversidade e relevância.
Digamos que você queira que o LLM escreva uma postagem no weblog sobre inteligência synthetic (IA). A amostragem Prime-p permite definir um limite que captura as palavras mais prováveis relacionadas à IA, como “aprendizado de máquina” e “algoritmos”. No entanto, também permite explorar termos menos prováveis, mas potencialmente esclarecedores, como “ética” e “limitações“.
4. Limite de token
Think about um token como uma única palavra ou sinal de pontuação. O parâmetro limite de token permite controlar o número whole de tokens que o LLM gera. Esta é uma ferramenta essential para garantir que o conteúdo criado pelo LLM atenda aos requisitos específicos de contagem de palavras. Por exemplo, se precisar de uma descrição de produto de 500 palavras, você pode definir o limite de token de acordo.
5. Sequências de parada
As sequências de parada são como palavras mágicas para o LLM. Essas frases ou caracteres predefinidos sinalizam ao LLM para interromper a geração de texto. Isto é particularmente útil para evitar que o LLM fique preso em loops infinitos ou saia da tangente.
Por exemplo, você pode definir uma sequência de parada como “FIM”Para instruir o LLM a encerrar a geração de texto assim que encontrar essa frase.
6. Bloqueie palavras abusivas
O parâmetro “bloquear palavras abusivas” é uma salvaguarda crítica, evitando que LLMs gerem linguagem ofensiva ou inadequada. Isto é essencial para manter a segurança da marca em vários negócios, especialmente aqueles que dependem fortemente da comunicação pública, como agências de advertising e publicidade, atendimento ao cliente, and so on.
Além disso, o bloqueio de palavras abusivas orienta o LLM no sentido da geração de conteúdos inclusivos e responsáveis, uma prioridade crescente para muitas empresas hoje em dia.
Ao compreender e experimentar esses controles, empresas de vários setores podem aproveitar os LLMs para criar conteúdo direcionado e de alta qualidade que ressoe com seu público.
Além do básico: explorando parâmetros adicionais de LLM
Embora os parâmetros discutidos acima forneçam uma base sólida para controlar os resultados do LLM, existem parâmetros adicionais para ajustar os modelos para alta relevância. Aqui estão alguns exemplos:
- Penalidade de frequência: Este parâmetro desencoraja o LLM de repetir a mesma palavra ou frase com muita frequência, promovendo um estilo de escrita mais pure e variado.
- Penalidade de presença: Desencoraja o LLM de usar palavras ou frases já presentes no immediate, incentivando-o a gerar mais conteúdo unique.
- Sem repetição de N-grama: Esta configuração restringe o LLM de gerar sequências de palavras (n-gramas) que já aparecem em uma janela específica no texto gerado. Ajuda a prevenir padrões repetitivos e promove um fluxo mais suave.
- Filtragem Prime-k: Esta técnica avançada combina amostragem top-k e amostragem nuclear (top-p). Ele permite restringir o número de palavras candidatas e definir um limite mínimo de probabilidade dentro dessas opções. Isso fornece um controle ainda mais preciso sobre a direção criativa do LLM.
Experimentar e encontrar a combinação certa de configurações é a chave para desbloquear todo o potencial dos LLMs para suas necessidades específicas.
LLMs são ferramentas poderosas, mas seu verdadeiro potencial pode ser desbloqueado ajustando parâmetros básicos como temperatura, top-k e top-p. Ao ajustar esses parâmetros do LLM, você pode transformar seus modelos em assistentes de negócios versáteis, capazes de gerar diversos formatos de conteúdo adaptados a necessidades específicas.
Para saber mais sobre como os LLMs podem capacitar seu negócio, visite Unite.ai.
