Desbloqueando o Potencial dos LLMs, Um Jogo Que Muda as Regras para Gestores

No domínio dos dados e da inteligência artificial (IA), o buzz muitas vezes gira em torno do fator “uau”, mas para muitos gestores de empresas, o foco está em alcançar resultados práticos e do mundo real. No meio da inundação de notícias sobre IA de ponta como o ChatGPT e os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), os gestores de indústrias não tecnológicas ou tradicionais podem encontrar-se a perguntar se estas tecnologias avançadas são relevantes para as suas operações diárias.

Os Modelos de Linguagem de Grande Escala, ou LLMs, oferecem mais do que apenas capacidades de geração de texto. Estes modelos, como o GPT-4, são incrivelmente versáteis e podem ser utilizados para realizar uma ampla gama de tarefas. A chave para desbloquear este potencial reside na criação de instruções precisas, frequentemente referidas como “prompts”, que orientam os LLMs para executar tarefas específicas. Esta habilidade em evolução de criar prompts eficazes é comumente conhecida como engenharia de prompts.

Considere cenários em que um LLM pode identificar idiomas em avaliações de clientes, traduzir documentos corporativos ou avaliar o sentimento das reclamações dos clientes. Na era pré-LLM, alcançar estas tarefas teria exigido o desenvolvimento ou aquisição de sistemas separados para cada função, implicando despesas adicionais para recolha de dados e hardware. No entanto, com a estrutura de preços pay-per-use (pago por uso) económica dos LLMs, estes casos de uso tornam-se mais económicos do que desenvolver numerosos modelos especializados. Consequentemente, os LLMs estão a evoluir para uma tecnologia versátil para várias aplicações, tornando-se essencialmente um design dominante.

Integração perfeita nos fluxos de trabalho

Embora muitos tenham explorado o ChatGPT através da sua interface web, os LLMs e a sua tecnologia subjacente estão disponíveis via APIs de software, tornando a integração em aplicações e fluxos de trabalho empresariais notavelmente acessível e simples. Exemplos como a Duolingo a utilizar o GPT-4 para melhorar o feedback do utilizador e o Morgan Stanley a alavancar os LLMs para recomendações financeiras demonstram as diversas aplicações dos LLMs. Projetos de código aberto, como o langchain, permitem a criação de programas compondo cadeias de instruções baseadas em LLMs, pavimentando o caminho para soluções ainda mais inovadoras no futuro.

O aspeto disruptivo dos LLMs é a forma como permitem a programação com IA. Os programadores podem especificar tarefas usando instruções de linguagem simples e combinar resultados como blocos de Lego, oferecendo uma alternativa ao dilema tradicional “comprar vs. fazer”, onde pode “fazer vs. comprar ou adaptar a partir de um LLM”.

Interrogar dados da empresa com LLMs

Outra aplicação promissora dos LLMs é a consulta de dados da empresa. Os LLMs podem fornecer respostas a perguntas relacionadas com dados quando os dados são incluídos como parte do prompt. Esta abordagem foi testada pela Boston Dynamics, que utilizou o ChatGPT para perguntar sobre o nível da bateria de um robô ou o seu estado interno. Isto abre oportunidades para bases de conhecimento corporativas. Agora é possível inserir um pacote de documentos empresariais ou registos de dados num prompt e fazer perguntas sobre eles, potencialmente substituindo as consultas SQL tradicionais a longo prazo.

Estão em curso esforços para conectar bases de dados de documentos com LLMs de forma mais eficiente, como procurar os documentos mais relevantes e incorporá-los apenas no contexto. Apesar dos desafios, os LLMs estão a emergir como uma nova interface para interagir com dados.

Interoperabilidade e tomada de ação com LLMs

Os LLMs também estão a abrir caminho na sua capacidade de “conectar” com outros sistemas e tomar ações quando necessário. A estratégia de prompting ReAct, introduzida por investigadores do Google e da Universidade de Princeton, permite que os LLMs gerem respostas que incluem chamadas a serviços. Por exemplo, um LLM poderia conectar-se a um serviço de calculadora para fornecer uma resposta a um pedido de cálculo. As versões premium do ChatGPT oferecem plugins como Expedia e Kayak, fornecendo acesso a informações de reserva e lidando com consultas matemáticas complexas.

No geral, esta capacidade dos LLMs de interagir com outros sistemas tem o potencial de os transformar em plataformas ou mercados para vários serviços, à semelhança de como os telefones servem para mais funções do que apenas fazer chamadas.

LLMs: Acessíveis, adaptáveis e económicos

Para concluir, os gestores de empresas não devem descartar os LLMs devido à complexidade percebida. Os LLMs estão prontamente disponíveis como ferramentas flexíveis e económicas numa base pay-per-word (pago por palavra), oferecendo frequentemente taxas mais baratas do que as alternativas. Eles estão a evoluir rapidamente para tecnologias genéricas e de uso geral, substituindo numerosos modelos menores e oferecendo um novo tipo de programação através de instruções baseadas em palavras. Os LLMs lidam eficientemente com consultas de dados e têm o potencial de servir como plataformas para vários serviços.