LLMOps

Capítulo 1. Introdução aos modelos de linguagem de grande dimensão

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O aumento da popularidade dos modelos de linguagem de grande dimensão (LLMs) não é acidental; estão a transformar a forma como interagimos com a tecnologia e a ultrapassar os limites do que os modelos de aprendizagem automática podem fazer.

Mas aqui está o senão: embora estes modelos sejam impressionantes, aumentá-los e geri-los na produção não é fácil. O salto de um projeto de pesquisa para uma ferramenta totalmente desenvolvida e fiável está cheio de obstáculos. Estamos a falar de satisfazer enormes requisitos computacionais, gerir dados complexos e garantir que tudo funciona sem problemas e de forma segura, quer estejas a alojar-te a ti próprio ou a utilizar modelos proprietários.

Antes de nos debruçarmos sobre os pormenores das operações do LLM, é importante compreender porquê e como surgiram estes modelos. Conhecer as suas origens e trajetória ajuda-nos a compreender os desafios que enfrentamos ao prever os seus comportamentos em produção.

A evolução dos LLMs reflecte uma série de inovações incrementais, cada uma abordando limitações específicas de modelos anteriores. Os primeiros modelos tinham um âmbito limitado e exigiam uma intervenção humana extensiva mesmo para tarefas básicas. Com os avanços na arquitetura, como a passagem das redes neuronais recorrentes (RNNs) para os transformadores, ...