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Os tipos de uso dos LLMs no processamento de texto

Sérgio Ricardo by Sérgio Ricardo
31 de março de 2024
in Inteligência Artificial, Artigos
Reading Time: 2 mins read
capa tipos uso llms

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No cenário em constante evolução das inovações tecnológicas, os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) têm se destacado, provando ser um recurso indispensável em uma ampla gama de aplicações. A capacidade dos LLMs de compreender, gerar e transformar texto levou à sua integração em inúmeros setores, aumentando a eficiência e estimulando a inovação. Contudo, suas habilidades, embora vastas, não estão isentas de limitações. Aqui, analisamos as aplicações favoráveis dos LLMs e os cenários onde eles podem não ser a melhor escolha.

As Aplicações Virtuosas dos LLMs

Tradução Automática: Superando barreiras linguísticas, os LLMs facilitam a tradução em tempo real ou quase-real, com precisão cada vez maior, tornando a comunicação internacional descomplicada.

Sumarização de Documentos: Na era do excesso de informações, os LLMs habilmente condensam documentos extensos em resumos concisos, mantendo informações críticas.

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Criação de Documentos: De contratos legais a artigos técnicos, os LLMs auxiliam na criação de documentos estruturados, seguindo modelos e diretrizes específicos.

Resposta a Consultas: Os LLMs brilham ao extrair informações relevantes de um corpus de documentos para responder a consultas, impulsionando a pesquisa, a investigação e os atendentes virtuais inteligentes.

Análise Textual: Comparando e analisando documentos com base em regras textuais, os LLMs auxiliam na descoberta de insights e garantem a conformidade com padrões.

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Ações Baseadas em Texto: Os LLMs podem iniciar ações, como enviar e-mails ou gerar relatórios, com base no processamento de texto, automatizando tarefas rotineiras.

Utilização Híbrida: O verdadeiro potencial dos LLMs é desbloqueado quando suas funções acima são combinadas.

As Limitações dos LLMs

Entradas Não Textuais: Os LLMs são menos competentes no processamento de entradas que não são baseadas em texto, como imagens ou áudio, que requerem modelos especializados.

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Processamento Baseado em Regras: O processamento simples de regras com “if-then-else” pode ser muito rudimentar para LLMs, que são projetados para tarefas que requerem compreensão de padrões de linguagem complexos.

Em Conclusão

A versatilidade dos LLMs no manejo de tarefas linguísticas complexas é notável, mas sua aplicação deve estar alinhada com seus pontos fortes. Embora sejam excelentes para o processamento baseado em texto e compreensão de linguagem, eles vacilam com dados não textuais e são desnecessários para simples operações básicas baseadas em regras. Saber quando e como implantar essas ferramentas sofisticadas é crucial para aproveitar suas capacidades ao máximo, garantindo que os resultados não sejam apenas eficientes, mas também significativos. À medida que nos aprofundamos nas complexidades da tecnologia, é evidente que o uso criterioso de ferramentas como os LLMs pode ser revolucionário, desde que suas limitações sejam reconhecidas. O caminho para o domínio tecnológico é pavimentado com a sabedoria de usar a ferramenta certa para o trabalho certo.

Tags: iainovaçãoLLMs
Sérgio Ricardo

Sérgio Ricardo

diretor da BU de Business Transformation da Lanlink, empresa integradora de tecnologia da informação com 35 anos de atividade no Brasil,

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