Como uma das principais ferramentas da IA Generativa, os LLMs são essenciais para chatbots e aplicações especialistas com interface conversacional, como o Assistente de Manutenção Futago, entenda os motivos
Um Grande Modelo de Linguagem, tradução de Large Language Model (LLM), é um modelo de inteligência artificial (IA) treinado para compreender, interpretar e gerar linguagem natural, ou seja, textos como os que seres humanos escrevem e falam, por meio do Processamento de Linguagem Natural (NLP).
Desenvolvido com técnicas de aprendizado de máquina (machine learning), mais especificamente o aprendizado profundo (deep learning), o LLM é capaz de reconhecer padrões linguísticos complexos em grandes volumes de dados. A partir disso, é possível realizar tarefas como gerar textos coerentes e contextuais, resumir documentos, responder perguntas, traduzir entre idiomas, escrever ensaios e relatórios, criar códigos de programação, apoiar diagnósticos médicos e automatizar atendimentos e interações em linguagem natural.
Ao possuir vários casos de aplicação e a realização de várias tarefas, atualmente ele é uma dos principais motores das ferramentas de IA, por exemplo o ChatGPT, o Gemini e aplicações especialistas que usam interface conversacional, como o Assistente de Manutenção Futago. Porém, além do LLM, os chatbots combinam com outras ferramentas para conseguirem ter o contexto mais completo e chegarem a resultados mais precisos.
Saiba mais o que está por trás dessa tecnologia que está se tornando tão importante no contexto industrial:
Como funciona um LLM?
O funcionamento de um Grande Modelo de Linguagem se baseia em princípios de aprendizado profundo (deep learning), especialmente a partir da arquitetura de rede neural conhecida como Transformer ou de Transformador, apresentada por Vaswani e outros pesquisadores em 2017, que revolucionou o campo da inteligência artificial ao permitir o processamento eficiente de grandes sequências de texto com mecanismos de atenção, o que significa que o modelo pode “focar” nas partes mais relevantes de um texto para entender o contexto e gerar respostas coerentes. O modelo opera através da identificação de padrões estatísticos em textos, prevendo a próxima palavra ou sequência de palavras com base em um determinado contexto.
Veja os estágios de funcionamento da LLM:
1. Do texto para números: a preparação da entrada
O primeiro passo é transformar o texto digitado em uma forma que o modelo possa entender. Esse processo é chamado de tokenização, que se refere a dividir o texto em partes menores, os tokens. Esses tokens podem ser palavras inteiras, partes de palavras ou símbolos.
Depois, cada token é convertido em números que representam o seu significado. Essa etapa se chama embedding, e é como se o modelo colocasse os pedaços do texto em um espaço matemático, onde palavras com sentidos semelhantes ficam mais próximas umas das outras.
Para a realização desse processo, o LLM é treinado com uma imensa quantidade de palavras extraídas de textos, como livros, artigos, sites, manuais e códigos de programação. Durante o treinamento, ele recebe sequências de texto e aprende a prever a próxima palavra, token ou símbolo.
2. A análise feita em camadas: entra o Transformer
Com os tokens já representados em números, o modelo entra em ação usando uma arquitetura chamada Transformer, que é a base dos LLMs atuais. Ela funciona com várias camadas de processamento, às vezes dezenas ou até centenas, que trabalham em sequência.
Cada camada tem duas funções principais:
- Autoatenção: O modelo avalia quais palavras (ou tokens) são mais relevantes para cada uma das outras dentro do mesmo contexto, o que permite, por exemplo, entender que na frase “Maria viu Ana e disse que ela estava cansada”, o “ela” provavelmente se refere à Ana, ou seja, ele atribui uma probabilidade baseada no contexto aprendido.
- Rede neural feedforward: Após identificar o que é importante, o modelo passa essas informações por uma rede que aprofunda a interpretação, refinando os significados e relações entre as palavras.
Além disso, o modelo usa técnicas para manter a estabilidade durante esse processamento, evitando que informações se percam ao longo das muitas camadas.
3. Otimizando o desempenho: ajustes, engenharia de prompts e segurança
Embora LLMs tenham múltiplas aplicações em sua forma básica, o desempenho pode ser ainda mais aprimorado por meio de engenharia de prompts (escrever perguntas e comandos da forma mais estratégica possível) e ajustes finos, nos quais o modelo é adaptado para tarefas específicas ou setores.
Outro fator importante é o uso de aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF). Nessa etapa, seres humanos avaliam as respostas do modelo e ajudam a orientá-lo para evitar erros graves, como alucinações, respostas factualmente incorretas. Esses desvios podem surgir porque os modelos são treinados com grandes volumes de dados que podem vir de várias fontes.
Por isso, esse processo de refinamento ajuda os LLMs a estarem realmente prontos para uso empresarial. Ele permite a redução de riscos e protege a reputação da empresa ao direcionar o modelo para que gere respostas seguras, responsáveis e alinhadas aos valores da organização.
4. O resultado: uma resposta com contexto
Após todas as etapas de processamento, o modelo gera uma resposta considerando o que foi perguntado, o contexto da conversa, a intenção por trás das palavras e o estilo da linguagem usada. Mesmo sendo fruto de cálculos complexos, os chatbots mais atualizados conseguem fornecer uma resposta mais fluida, clara e relevante normalmente em poucos segundos.
E quanto mais precisos e bem selecionados forem os dados usados no treinamento, melhor é a qualidade das respostas. É assim que funciona o Assistente de Manutenção Futago: treinado com dados reais das operações industriais da sua própria empresa, ele interpreta informações em tempo real, entende a situação de dados coletados sobre a manutenção da planta industrial e orienta o operador com agilidade e precisão. Ele também compreende os equipamentos, manuais, normas e procedimentos relacionados com a sua planta industrial. Assim, o sistema responde com base em informações específicas do seu ambiente.
Com ele, equipes de manutenção têm acesso rápido a registros, diagnósticos e recomendações práticas. O assistente também aprende com a operação e se torna cada vez mais preciso, ajudando a antecipar falhas, planejar intervenções com eficiência e manter a produção rodando com segurança.
