Modelos de linguagem grande

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Entender como funciona a IA generativa pode ajudar os educadores a se manterem na vanguarda dos avanços tecnológicos na educação. Vamos nos aprofundar mais no vocabulário de IA.

O que são modelos de linguagem grande?

O modelo de linguagem grande (LLM) refere-se a modelos de IA como o GPT-4.5 (e versões futuras) da OpenAI que são treinados em grandes quantidades de texto e podem gerar respostas conversacionais no local, prevendo quais palavras vêm a seguir em uma frase, como montar um quebra-cabeça. Modelos de linguagem grandes podem executar várias tarefas de linguagem natural, como:

  • Classificação
  • Resumo
  • Tradução
  • Geração de conteúdo
  • Diálogo (por exemplo, assistentes virtuais)

Modelos de linguagem grandes são treinados em bilhões de exemplos de linguagem de diversas fontes, como livros, artigos e sites, que os ajudam a responder com fatos, textos gramaticalmente corretos, argumentação e uma aparência de criatividade.

O popular sistema de ChatGPT do OpenAI é um exemplo desse tipo de IA generativa. O ChatGPT é alimentado por um grande modelo de linguagem inventado no OpenAI com base no modelo GPT-4.5 (transformador pré-treinado generativo ). Pense no ChatGPT como um aplicativo criado sobre um grande modelo de linguagem ajustado para chats interativos.

People que usam um aplicativo alimentado por um modelo de linguagem grande podem direcionar a saída do modelo por meio de prompts - o texto que eles inserem na interface do aplicativo. Os prompts podem ser frases ou perguntas de linguagem natural, snippets de código, comandos ou qualquer combinação de texto ou código.

Quando um prompt é específico e detalhado, os LLMs podem gerar texto, expandir os pontos principais, condensar informações em pontos-chave e responder perguntas com eficiência. A arte de definir criativamente prompts de LLM é um campo emergente conhecido como design de prompt e engenharia de prompt. Envolve o processo de criação de prompts eficazes e eficientes para obter a resposta desejada. Educadores e alunos podem precisar experimentar escolher as palavras, frases, símbolos e formatos certos que orientam o modelo para gerar textos relevantes e de alta qualidade.

Algumas dicas para escrever prompts efetivos são:

  • Seja específico.
  • Use o modelo certo para a tarefa.
  • Peça resultados de um determinado ponto de vista.
  • Guie o modelo para gerar o comprimento desejado.
  • Use o botão novo tópico quando quiser alterar um tópico

Para mais dicas, consulte:]

A Microsoft usa a tecnologia de modelo de linguagem grande para potencializar os recursos do Copilot Chat.

O Copilot Chat é como ter um assistente de pesquisa, planejador pessoal e parceiro criativo ao seu lado sempre que você pesquisa na Web. Com esse conjunto de recursos da plataforma AI, você pode:

  • Fazer uma pergunta real. Ao fazer perguntas complexas, o Copilot Chat pode fornecer respostas detalhadas.
  • Obter uma resposta real. O Copilot Chat analisa os resultados da pesquisa na Web para fornecer uma resposta resumida.
  • Use a sua criatividade. Quando precisar de inspiração, o Copilot Chat poderá ajudar você a escrever poemas, histórias ou até mesmo criar uma imagem totalmente nova.
  • Na experiência de chat, você também pode fazer perguntas complementares como "Você pode explicar isso em termos mais simples" ou "Me dê mais opções" para obter respostas diferentes e mais detalhadas em sua pesquisa.

Observação

Sempre verifique os resultados. Embora as respostas de LLM pareçam convincentes, elas podem ser imprecisas, incompletas ou inadequadas. OS LLMs não conseguem entender ou avaliar a precisão da resposta. É importante observar que o Copilot Chat fornece aos educadores e alunos fontes para o conteúdo online que ele usa como dados em suas respostas, para que eles possam avaliá-lo antes de usá-lo como uma fonte confiável.

Um exemplo prático:

Um membro do corpo docente de uma universidade precisa redigir um novo plano de estudos para um curso sobre planejamento urbano. Eles começam pedindo ao Copilot Chat para escrever um resumo de um curso de nível universitário sobre planejamento urbano. O resumo é detalhado, mas não inclui todos os elementos do curso. O membro do corpo docente modifica o prompt para incluir o esboço do curso e especifica que o resumo é para um programa de curso. A segunda iteração está mais próxima do que eles precisam para o programa do curso. Eles copiam o texto, colam-no em um documento do Word e alteram apenas algumas palavras. O resumo está feito. Em seguida, eles pedem ao Copilot Chat para escrever objetivos de aprendizagem para o curso com base no esboço e no resumo. Em minutos, eles concluem essa tarefa e podem passar para a criação de materiais do curso.

Embora os LLMs sejam impressionantes em muitos aspectos, eles são mais adequados para tarefas que envolvem categorização, geração de novas ideias ou resumo de texto, em vez de recuperar detalhes específicos de um grande conjunto de dados.