PLN x LLMs: como entender as diferenças

Assim como um tradutor habilidoso preenche a lacuna de comunicação entre pessoas de idiomas diferentes, o PLN ajuda as máquinas a entenderem o significado e a intenção inerentes às palavras humanas. Ele faz isso examinando as informações fornecidas pelo usuário camada por camada. Ele examina a gramática, identifica palavras-chave, decompõe a estrutura das frases e até identifica partes mais sutis da linguagem, como sentimento e sarcasmo.

Ao fazer tudo isso, ele é capaz de produzir alguns resultados incríveis:

• Extrair informações importantes de grandes conjuntos de dados de texto, como resumir artigos de notícias ou analisar avaliações de clientes.

• Conversar e interagir com humanos de forma natural, capacitando ferramentas como assistentes virtuais ou chatbots.

• Traduzir idiomas com precisão, preservando as nuances das diferenças culturais e estilísticas.

• Analisar emoções e opiniões expressas em texto, ajudando as empresas a entenderem o sentimento do cliente ou as tendências das redes sociais.

Para obter uma visão detalhada do PLN, consulte O que é o processamento de linguagem natural (PLN)?

Os LLMs são uma tecnologia completamente diferente. Em vez de interpretar o que está sendo perguntado, os LLMs aprendem diretamente com grandes quantidades de dados de texto para criar sua própria compreensão interna do idioma. Os LLMs podem consumir dados como livros, artigos, sites, entre outros, identificando padrões e relacionamentos no processo. Esse treinamento permite que os LLMs não apenas entendam o que você diz, mas também prevejam o que você poderá dizer em seguida. Os LLMs podem, então, gerar uma resposta ou até mesmo simular as ações do usuário e gerar conteúdo que siga os mesmos padrões.

Essa combinação de habilidades torna os LLMs excelentes nas seguintes ações:

• Geração de textos com qualidade humana: seja em poemas, códigos, scripts ou artigos de notícias, os LLMs podem adaptar seu estilo de redação a diferentes cenários, imitando a criatividade humana de maneiras fascinantes.

• Compreensão de contextos complexos: seus inúmeros dados de treinamento permitem que eles compreendam nuances, humor e até mesmo duplo sentido. Assim, suas respostas parecem mais naturais e envolventes.

• Interagir como uma pessoa: em vez de respostas pré-programadas, os LLMs podem adaptar a conversa com base em suas perguntas e interações anteriores, criando uma experiência dinâmica e personalizada.

Deseja saber mais sobre LLMs específicos, como GPT e BERT? Consulte O que é um grande modelo de linguagem (LLM)?

Embora ambas as tecnologias sejam essenciais para o mundo da IA e do processamento de linguagens, o PLN e os LLMs são ferramentas muito diferentes. O PLN é uma forma de inteligência artificial, com regras e estatísticas próprias, que se destaca em tarefas estruturadas, como extração e tradução de informações. Os LLMs são um tipo de modelo de machine learning alimentado por aprendizado profundo e dados em larga escala. Eles são os grandes mestres da criatividade, gerando textos, respondendo a perguntas e se adaptando a vários cenários com uma fluência impressionante.

Assim como ambos têm seus pontos fortes, eles também apresentam pontos fracos. Por exemplo, o foco do PLN está na precisão, mas é muito mais limitado no que pode fazer isoladamente. E, embora os LLMs sejam muito mais adaptáveis, sua capacidade de imitar a expressão humana envolve o risco de incorporar vieses de seus dados de treinamento.

Para nos aprofundarmos, vamos explorar rapidamente as diferenças no desenvolvimento do PLN e do LLM. Embora ambos sejam peças-chave para preencher a lacuna de comunicação entre humanos e máquinas, tecnicamente, eles foram criados de maneiras muito diferentes para resolver problemas distintos.

O PLN é baseado em regras explícitas e conhecimento linguístico. Como um arquiteto que segue meticulosamente as plantas de um projeto, os sistemas de PLN dependem de regras predefinidas de gramática, sintaxe e semântica. Por isso, eles se destacam em tarefas com estruturas claras, como a identificação de partes do discurso ou a extração de informações específicas de um texto. Mas essas regras podem encontrar dificuldades com a ambiguidade e o contexto, o que limita sua flexibilidade.

Por outro lado, os LLMs não se baseiam em planos rígidos e, em vez disso, utilizam uma abordagem orientada por dados. Eles não conseguem ser genuinamente criativos, mas, guiados por padrões e conexões de conjuntos de dados específicos, podem gerar uma excelente sensação de criatividade. É por isso que eles são capazes de gerar texto com qualidade humana, traduzir idiomas de forma criativa e até mesmo manter conversações extensas.

A criação de um sistema de PLN geralmente envolve a configuração manual de regras e recursos linguísticos, o que é um processo demorado e altamente especializado. Por outro lado, os LLMs dependem de treinamento automatizado em conjuntos de dados em grande escala, o que exige potência computacional significativa e conhecimento especializado em técnicas de aprendizagem profunda.

Como mencionamos anteriormente, é raro que você precise se decidir entre PLN e LLMs. Muitas vezes, eles caminham lado a lado como parte de uma solução maior e completa. Mas isso não significa que eles não sejam excelentes em determinadas tarefas e casos de uso de maneiras distintas:

PLN:

• Extração de informações: ao examinar os dados, o PLN pode isolar os principais fatos e números, impulsionando a pesquisa de mercado, a análise financeira e a descoberta científica.

• Análise de sentimentos: analisando as opiniões dos clientes em avaliações ou nas redes sociais, o PLN ajuda as empresas a entenderem a percepção da marca e a melhorar a satisfação do cliente.

• Tradução automática: rompendo as barreiras entre os idiomas, o PLN permite a tradução precisa de documentos, sites e conversas em tempo real.

LLMs:

• Criação de conteúdo: seja em descrições de produtos ou em posts de blogs, os LLMs geram conteúdo envolvente, liberando os redatores humanos para tarefas mais estratégicas.

• Chatbots e assistentes virtuais: os LLMs potencializam a IA conversacional, permitindo interações naturais com bots de atendimento ao cliente ou assistentes virtuais.

• Respondendo a perguntas: equipados com vasto conhecimento, os LLMs fornecem respostas perspicazes a perguntas complexas, revolucionando a educação e a pesquisa.

Apesar de seus avanços, tanto o PLN quanto os LLMs têm obstáculos a superar. O PLN pode ter dificuldades com o contexto e a ambiguidade, o que leva a interpretações errôneas. E os LLMs enfrentam desafios para compreender as nuances, o que pode gerar resultados imprecisos ou até mesmo tendenciosos. Há também grandes considerações éticas sobre a capacidade dos LLMs de imitar as interações humanas. Esse fato torna o desenvolvimento responsável essencial para evitar conteúdo nocivo e remover o máximo possível de vieses de seus dados de treinamento.

Para lidar com essas limitações, são necessárias pesquisas contínuas, variados conjuntos de dados e uma implementação cuidadosa para garantir que ambas as tecnologias atinjam todo o seu potencial, mantendo-se responsáveis e éticas.

Embora os LLMs ultrapassem os limites da geração e compreensão de textos, eles têm suas limitações. A precisão, a sensibilidade ao contexto e as considerações éticas continuam sendo questões cruciais que nem sempre são simples de resolver. E é exatamente por isso que criamos o Elasticsearch Relevance Engine (ESRE). O ESRE é uma ferramenta avançada que capacita os desenvolvedores e aborda esses desafios, facilitando a criação de experiências de busca aprimoradas.

O ESRE explora o potencial dos LLMs e, ao mesmo tempo, considera suas limitações. Veja como:

• Recuperação aprimorada: o ESRE oferece a você a precisão da correspondência de texto BM25 e a correspondência semântica que a busca vetorial proporciona. Essa combinação poderosa leva a resultados de busca mais relevantes e precisos, mesmo para consultas complexas (por exemplo, códigos e descrições de produtos na busca de ecommerce, ou metragem quadrada e descrições de bairros na busca de imóveis).

• Compreensão contextual: ao integrar-se a bases de conhecimento externas e pipelines de PLN, o ESRE permite que os LLMs compreendam o contexto de uma consulta de busca, o que resulta em resultados mais precisos e relevantes.

• Mitigação de vieses: o ESRE emprega técnicas de imparcialidade, como seleção de dados e monitoramento de modelos, para reduzir a parcialidade nos resultados dos LLMs, promovendo o desenvolvimento responsável da IA.

• Geração aumentada de recuperação (RAG): O Elasticsearch atua como uma ponte de informações nos fluxos de trabalho do RAG, transferindo contexto crítico, como dados proprietários, para os LLMs. Com isso, obtém-se respostas mais relevantes e menos alucinações, fornecendo uma compreensão mais focada da consulta.

O ESRE vai muito além de apenas abordar as limitações dos LLMs. Também oferecemos uma ampla gama de recursos de PLN, como modelos de PLN pré-treinados. Esses modelos são prontos para uso e podem ajudar no reconhecimento de entidades, na análise de sentimentos e na modelagem de tópicos, o que, combinado com o suporte dos LLMs, significa que você pode criar soluções de pesquisa híbridas que apresentem os pontos fortes de ambas as tecnologias.

Ao longo deste artigo, nos aprofundamos nas fascinantes tecnologias de PLN e LLMs. Cada um deles tem seus pontos fortes exclusivos e desempenha seu próprio papel no panorama geral da IA. O PLN é quem segue as regras e tem excelente desempenho em tarefas estruturadas, como extração de informações e tradução. Já os LLMs são agentes criativos que se destacam na geração de conteúdo e conversas.

Mas, apesar do nome deste artigo, não se trata, na verdade, de escolher um em detrimento do outro. A verdadeira mágica está em unir os dois: criar uma ferramenta de IA que use as regras meticulosas do PLN combinadas com o aprendizado profundo dos LLMs. Essa combinação revela a realidade em que as máquinas não apenas compreendem nossa linguagem, mas também podem utilizá-la de maneiras sutis e significativas.

E é exatamente aí que a Elastic entra em cena. Com o Elasticsearch Relevance Engine (ESRE), você dispõe de ferramentas para preencher a lacuna entre o PLN e os LLMs, o que proporciona a você a capacidade de aumentar a precisão da busca, atenuar o viés, aprofundar a compreensão contextual da busca e muito mais.

Não se trata de uma decisão do tipo "ou um ou outro". Trata-se de reunir o poder do PLN e dos LLMs usando a flexibilidade e as ferramentas da Elastic, indo além das limitações para criar experiências de busca que realmente entendam e respondam às belas nuances da linguagem humana.

Quando estiver tudo pronto, veja aqui quatro maneiras para ajudar você a aproveitar os insights dos dados da sua empresa:

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3. Conheça cinco tendências de busca de IA que afetarão os desenvolvedores em 2024.

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