A inteligência artificial veio para ficar, e muitos setores já estão começando a oferecer oportunidades emocionantes. No entanto, como tudo na vida, não está isenta de grandes desafios, especialmente quando falamos em modelos de linguagem (LLM).
No fascinante mundo dos modelos de linguagem (LLM), a capacidade de gerar texto coerente em segundos é uma grande vantagem para nossas aplicações inovadoras e eficientes. No entanto, é necessário ter cuidado na escolha do modelo a ser treinado, especialmente aqueles de código aberto..
Em geral, pode ser conveniente trabalhar com modelos que já foram testados e aprovados pela comunidade, como Open AI, Google, Meta, Microsoft, etc., se não quisermos enfrentar muitas preocupações. No entanto, é essencial não deixar sistemas abertos sem monitoramento.
Por todas essas razões, como ponto de partida antes de analisar diversos modelos de linguagem, como:
- Modelos generales: (GPT, BERT,Xlent.. )
- Modelos especializados: ( T%, ERNIE..)
- Modelos Específicos para conversaciones: (Ras NLE, DialoGPT o RAG ..)
- Modelos multilingües: ( mBERT..)
Seria conveniente considerar alguns pontos de análise importantes ao tomar uma decisão
- Fonte confiável. Usar fontes confiáveis é uma boa opção, pois elas passaram por testes rigorosos e avaliações múltiplas..
- Hugging Face como Recurso: Hugging Face é uma plataforma confiável que agrega e distribui modelos de linguagem de código aberto. Os modelos hospedados no Hugging Face geralmente são bem mantidos e usados pela comunidade.
- Evitar Treinamento Local Desnecessário. Se você precisar apenas de funções simples, como perguntas e respostas, que não exigem treinamento do zero, pode usar modelos pré-treinados e confiáveis.
- Considerar a Segurança: Se você for treinar modelos localmente, a segurança é crucial. Isso envolve realizar testes rigorosos para garantir que os modelos não tenham comportamentos inesperados.
- Comunidades e Avaliações: .Ter o respaldo da comunidade e participação é um ponto positivo. Isso pode fornecer informações sobre a confiabilidade e eficácia do modelo..
Se decidir treinar modelos localmente, faça da segurança sua melhor aliada. No entanto, você pode contar com uma alternativa muito segura para treinar modelos locais e personalizáveis ao utilizar o modelo ..
Modelo RAG da Open AI.
Capacidade de Recuperar Informação: (Retrieve-and-Generate)
O modelo RAG (Retrieve-and-Generate) destaca-se pela capacidade de recuperar informações relevantes antes de gerar uma resposta. Diferentemente de modelos gerais, o RAG incorpora conhecimentos muito específicos presentes em documentação proprietária, o que torna as respostas mais precisas..
Personalizável e Adaptável. Você pode personalizar o modelo para tarefas específicas, recuperando informações relevantes conforme o contexto da consulta
Conversas Aprimoradas:O RAG fornece respostas mais coerentes e relevantes do que outros sistemas gerais e abertos a múltiplas interpretações..
Segurança e Confiança. Ao usar o RAG, reduz significativamente a exposição a riscos, pois as informações ficam localizadas e fora do domínio público.
Integração com Bases de Dados. É possível integrar o modelo em suas próprias bases de dados, tornando-o mais eficiente para suas necessidades.
Flexibilidade no Uso de Instruções e Prompts: . O RAG pode ser mais flexível em termos de como você fornece instruções ou prompts, permitindo influenciar o conteúdo gerado de maneira mais específica..
Em resumo, nesta emocionante jornada em direção à inteligência artificial, é essencial aproveitar cada passo, mas também navegar com prudência, usando sempre nossa bússola e sistemas de navegação, se não quisermos ser surpreendidos por tempestades inesperadas ou "agentes adormecidos"
PEm breve, navegaremos juntos com nosso modelo de linguagem natural! 🚀😊 Mas lembre-se, seguros, coerentes e úteis!s!
Let It work for you!
