Modelos de linguagem grandes

  • 7 minutos

Compreender como funciona a IA generativa pode ajudar os educadores a manterem-se na vanguarda dos avanços tecnológicos na educação. Vamos aprofundar o vocabulário da IA.

O que são modelos de linguagem de grandes dimensões?

O modelo de linguagem grande (LLM) refere-se a modelos de IA como o GPT-5.6 (e versões futuras) da OpenAI que são treinados em grandes quantidades de texto e podem gerar respostas de conversação no local, prevendo quais palavras vêm a seguir em uma frase, como montar um quebra-cabeça. Os modelos de linguagem grandes podem executar várias tarefas de linguagem natural como:

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

Grandes modelos de linguagem são treinados em bilhões de exemplos de linguagem de diversas fontes, como livros, artigos e sites, que os ajudam a responder com fatos, texto gramaticalmente correto, argumentação e uma aparência de criatividade.

O popular sistema ChatGPT da OpenAI é um exemplo deste tipo de IA generativa. O ChatGPT é alimentado por um grande modelo de linguagem inventado na OpenAI baseado no modelo GPT-5.6 (transformador pré-treinado generativo ). Pense no ChatGPT como um aplicativo construído sobre um modelo de linguagem grande que é ajustado para bate-papos interativos.

People usar um aplicativo alimentado por um modelo de linguagem grande pode direcionar a saída do modelo por meio de prompts, o texto que eles inserem na interface do aplicativo. Pedidos podem ser frases ou perguntas em linguagem natural, fragmentos de código ou comandos, ou qualquer combinação de texto ou código.

Quando um pedido é específico e detalhado, os LLMs podem gerar texto, expandir os pontos principais, condensar informações em pontos-chave e responder a perguntas de forma eficiente. A arte de definir criativamente pedidos LLM é um campo emergente conhecido como design de pedidos e engenharia de pedidos. Envolve o processo de criação de pedidos eficazes e eficientes para obter a resposta desejada. Os educadores e alunos poderão ter de experimentar escolher as palavras, expressões, símbolos e formatos certos que guiem o modelo para gerar textos relevantes e de alta qualidade.

Algumas dicas para escrever pedidos eficazes são:

  • Aposte na especificidade.
  • Utilize o modelo adequado para a tarefa.
  • Pedir resultados de um determinado ponto de vista.
  • Oriente o modelo para gerar o comprimento desejado.
  • Utilize o botão novo tópico quando quiser alterar tópicos

Para mais dicas, consulte:]

A Microsoft utiliza tecnologia de grandes modelos de linguagem para potenciar as capacidades do Copilot Chat.

Copilot Chat é como ter um assistente de pesquisa, planejador pessoal e parceiro criativo ao seu lado sempre que você pesquisa na web. Com este conjunto de funcionalidades com tecnologia de IA, pode:

  • Faça uma pergunta real. Quando faz perguntas complexas, Copilot Chat pode dar-lhe respostas detalhadas.
  • Obtenha uma resposta real. Copilot Chat analisa os resultados de pesquisa na Web para fornecer uma resposta resumida.
  • Seja criativo. Quando precisar de inspiração, Copilot Chat pode ajudá-lo a escrever poemas, histórias ou até mesmo a criar uma nova imagem.
  • Na experiência de chat, também pode fazer perguntas de seguimento como "Pode explicar isto em termos mais simples?" ou "Dar-me mais opções" para obter respostas diferentes e mais detalhadas na sua pesquisa.

Nota

Verifique sempre os resultados. Embora as respostas LLM pareçam convincentes, elas podem ser imprecisas, incompletas ou inadequadas. Os LLMs não conseguem compreender nem avaliar a precisão das respostas. É importante ter em atenção que o Copilot Chat fornece aos educadores e alunos fontes para o conteúdo online que utiliza como dados nas suas respostas, para que possam avaliá-lo antes de o utilizar como uma origem fidedigna.

Um exemplo prático:

Um membro do corpo docente de uma universidade precisa escrever um novo programa para um curso sobre planejamento urbano. Começam por pedir-Copilot Chat que escreva um resumo de um curso universitário sobre planeamento urbano. O resumo é detalhado, mas não inclui todos os elementos do curso. O membro do corpo docente modifica o pedido para incluir o esboço do curso e especifica que o resumo é para um programa do curso. A segunda iteração está mais próxima do que eles precisam para o programa. Copiam o texto, colam-no num documento Word e alteram apenas algumas palavras. O resumo está feito. Em seguida, pedem a Copilot Chat que escreva objetivos de aprendizagem para o curso com base no esboço e 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.