NLP vs. LLMs: entendendo as diferenças

Assim como um tradutor habilidoso facilita a comunicação entre pessoas que falam idiomas diferentes, o PLN ajuda as máquinas a entender o significado e a intenção por trás das palavras humanas. Ele faz isso analisando a entrada do usuário camada por camada. Observa a gramática, identifica palavras-chave, decompõe a estrutura das frases e até identifica nuances da linguagem, como sentimentos e sarcasmo.

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

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

• Converse e interaja com humanos de forma natural, possibilitando ferramentas como assistentes virtuais ou chatbots.

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

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

Para uma análise aprofundada do PLN, confira O que é o processamento de linguagem natural (PLN)?

Os LLMs são uma tecnologia completamente diferente. Em vez de interpretar o que é perguntado, os LLMs aprendem diretamente com grandes quantidades de dados textuais para construir sua própria compreensão interna da linguagem. Os LLMs podem consumir dados como livros, artigos, website e muito mais, identificando padrões e relações 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 imitar o usuário e gerar conteúdo que siga os mesmos padrões.

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

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

• Compreensão de contextos complexos: seus vastos dados de treinamento permitem que eles captem nuances, humor e até mesmo duplo sentido. Isso faz com que suas respostas pareçam mais naturais e envolventes.

• Conversação semelhante à humana: 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.

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

Embora ambas as tecnologias sejam essenciais para o mundo da IA e do processamento de linguagem, 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.

Aprofundando um pouco mais, vamos explorar rapidamente as diferenças no desenvolvimento de PLN e 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 construído sobre 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 modelos rígidos, mas sim em uma abordagem orientada por dados. Eles não são capazes de ser genuinamente criativos, mas, guiados por padrões e conexões de conjuntos de dados específicos, conseguem estimar um nível de criatividade bastante apurado. É por isso que são capazes de gerar textos com qualidade humana, traduzir idiomas de forma criativa e até mesmo manter conversas abertas.

Construir 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, raramente é uma questão de 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 diferentes:

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 sentimento: ao analisar 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: ao romper as barreiras entre os idiomas, o PLN permite a tradução precisa de documentos, websites 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.

• Resposta 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. Isso 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 grandes modelos de linguagem (LLMs) ampliem os limites da geração e compreensão de texto, eles têm suas limitações. Precisão, sensibilidade ao contexto e considerações éticas continuam sendo questões cruciais que nem sempre são fáceis de responder. E é exatamente por isso que criamos o Elasticsearch Relevance Engine (ESRE). O ESRE é uma ferramenta poderosa 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 traz a precisão do BM25 para correspondência de texto e a correspondência semântica que a busca vetorial oferece. 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, resultando em respostas mais precisas 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.

• Retrieval-Augmented Generation (RAG): o Elasticsearch atua como uma ponte de informações em fluxos de trabalho RAG, transferindo contexto crítico, como dados proprietários, para LLMs. Isso proporciona respostas mais relevantes e menos alucinações, oferecendo uma compreensão mais precisa 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 busca 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 interagir com ela de maneiras sutis e significativas.

E é exatamente aí que a Elastic entra em cena. Com o Elasticsearch Relevance Engine (ESRE), você dispõe das 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 é uma questão de decisão de "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 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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