Os modelos de linguagem grandes (LLM) estão rapidamente se tornando um divisor de águas em vários setores, oferecendo às empresas oportunidades sem precedentes para otimizar operações, aumentar a eficiência e promover a inovação. Desde o GPT-4 da OpenAI até plataformas LLM robustas como o Llama da Meta e o Claude da Anthropic, a maneira como interagimos com a tecnologia está mudando. No entanto, para aproveitar totalmente o poder desses modelos, as empresas devem desenvolver estratégias bem pensadas que integrem os LLMs perfeitamente em seus fluxos de trabalho.
Rama Ramakrishnan, professor de prática na MIT Sloan School of Management, acredita que os LLMs são uma tecnologia transformadora que as empresas podem usar para construir aplicativos em uma velocidade sem precedentes. Em um webinar recente, Ramakrishnan descreveu três abordagens distintas que as empresas podem adotar para aproveitar esses LLMs prontos para uso para lidar com uma variedade de tarefas e casos de uso de negócios: prompting, Retrieval Augmented Generation (RAG) e instruction fine-tuning.
1. Prompting: Liberando o Poder dos LLMs
O prompting é a forma mais direta e acessível de utilização de LLMs, envolvendo simplesmente fazer uma pergunta ou instrução ao modelo e receber uma resposta gerada. Essa abordagem é particularmente adequada para tarefas que podem ser concluídas com sucesso usando senso comum e conhecimento cotidiano, sem a necessidade de treinamento especializado adicional ou experiência no domínio.
Ramakrishnan enfatiza que o prompting é particularmente eficaz para certos tipos de tarefas de classificação. Por exemplo, uma empresa de comércio eletrônico pode usar LLMs para analisar avaliações de produtos postadas em seu site por clientes. Ao fornecer as avaliações ao LLM e pedir que identifique possíveis defeitos ou recursos indesejados, a empresa pode obter informações valiosas para informar as decisões de desenvolvimento de produtos e melhorar a satisfação do cliente. Esse processo elimina a necessidade de marcar e classificar manualmente as avaliações, economizando tempo e recursos.
No setor imobiliário, o prompting pode ser usado para gerar automaticamente descrições de propriedades. Os corretores de imóveis podem fornecer ao LLM as principais características e destaques e, em segundos, gerar descrições atraentes e persuasivas para atrair potenciais compradores ou locatários. Isso permite que os agentes se concentrem na construção de relacionamentos com os clientes e no fechamento de negócios, em vez de gastar horas escrevendo.
No setor financeiro, o prompting pode ser usado para analisar tendências de mercado e gerar relatórios de investimento. Os analistas financeiros podem fornecer ao LLM dados relevantes e informações de mercado e pedir-lhe que identifique padrões, faça previsões e gere relatórios perspicazes. Isso ajuda os analistas a tomar decisões mais informadas e a se manterem atualizados sobre os últimos desenvolvimentos do mercado.
Embora o prompting seja uma técnica poderosa, as empresas devem estar cientes de suas limitações. Quando uma tarefa requer conhecimento altamente especializado ou informações atuais, o prompting pode não ser suficiente para fornecer resultados precisos e relevantes. Nesses casos, técnicas mais avançadas, como RAG e instruction fine-tuning, podem ser usadas.
2. Retrieval Augmented Generation (RAG): Aumentando LLMs com Dados Relevantes
Retrieval Augmented Generation (RAG) é uma técnica mais avançada que envolve fornecer ao LLM instruções ou perguntas claras, juntamente com dados relevantes ou informações adicionais. Essa abordagem é particularmente útil para tarefas que exigem que o LLM acesse informações atuais ou conhecimento proprietário.
Por exemplo, um varejista pode usar RAG para construir um chatbot de atendimento ao cliente que seja capaz de responder com precisão a perguntas sobre as políticas de devolução de produtos. Ao treinar o chatbot no documento de política de devolução da empresa, o varejista pode garantir que os clientes recebam informações precisas e atualizadas, melhorando a satisfação do cliente e reduzindo os custos de suporte.
O cerne do RAG reside na sua capacidade de aproveitar os mecanismos de pesquisa corporativos tradicionais ou as técnicas de recuperação de informações para encontrar conteúdo relevante de grandes coleções de documentos. Isso permite que as empresas aproveitem grandes repositórios internos de conhecimento e forneçam aos LLMs o contexto necessário para executar tarefas.
Os provedores de saúde podem usar o RAG para ajudar os médicos a tomar decisões de diagnóstico e tratamento. Ao fornecer ao LLM o histórico do paciente, os resultados dos exames e os artigos de pesquisa médica, os médicos podem obter informações valiosas para ajudá-los a determinar o curso de tratamento mais apropriado. Isso pode melhorar os resultados do paciente e reduzir os erros médicos.
Os escritórios de advocacia podem usar o RAG para ajudar os advogados a conduzir pesquisas e redigir memoriais. Ao fornecer ao LLM jurisprudência, estatutos e artigos jurídicos relevantes, os advogados podem encontrar rapidamente as informações necessárias para dar suporte aos seus casos. Isso pode economizar tempo e esforço dos advogados e permitir que eles se concentrem em outros aspectos importantes do caso.
Para aproveitar ao máximo o prompting e o RAG, as empresas devem ajudar seus funcionários a desenvolver habilidades de engenharia de prompts. Uma abordagem eficaz é o prompting de "cadeia de pensamento", onde os usuários instruem o LLM a "pensar passo a passo". Essa abordagem geralmente produz resultados mais precisos, pois incentiva o LLM a dividir tarefas complexas e raciocinar de forma organizada.
Ramakrishnan enfatiza que é necessária cautela na engenharia de prompts para garantir que as respostas fornecidas pelo LLM sejam realmente o que precisamos. Ao elaborar cuidadosamente os prompts e fornecer contexto relevante, as empresas podem maximizar a precisão e a relevância dos resultados fornecidos pelos LLMs.
3. Instruction Fine-Tuning: Personalizando LLMs para Necessidades Específicas
Instruction fine-tuning é uma técnica mais avançada que envolve treinar ainda mais um LLM usando exemplos de perguntas e respostas específicos do aplicativo. Essa abordagem é particularmente útil para tarefas que envolvem terminologia e conhecimento específicos do domínio ou tarefas difíceis de descrever facilmente, como analisar registros médicos ou documentos legais.
Ao contrário do prompting e do RAG, o ajuste fino de instruções envolve modificar o próprio modelo. Ao treinar o LLM em dados específicos do aplicativo, as empresas podem melhorar sua precisão e desempenho em um domínio específico.
Por exemplo, uma organização que tenta construir um chatbot que ajuda no diagnóstico médico precisaria compilar centenas de exemplos de perguntas e respostas e fornecê-los ao LLM. As consultas contendo detalhes do caso do paciente seriam combinadas com respostas medicamente válidas que incluíssem detalhes sobre os possíveis diagnósticos. Essas informações treinariam ainda mais o LLM e aumentariam consideravelmente sua probabilidade de fornecer respostas precisas às consultas médicas.
As instituições financeiras podem usar o ajuste fino de instruções para melhorar a precisão de seus sistemas de detecção de fraudes. Ao treinar o LLM em dados históricos de transações fraudulentas e não fraudulentas, as instituições podem melhorar sua capacidade de identificar atividades fraudulentas. Isso ajuda as instituições a reduzir perdas financeiras e proteger seus clientes contra fraudes.
As empresas de manufatura podem usar o ajuste fino de instruções para otimizar seus processos de produção. Ao treinar o LLM em dados sobre os processos de produção, a empresa pode identificar ineficiências e melhorar a eficiência geral. Isso ajuda a empresa a reduzir custos e melhorar a produtividade.
Embora o ajuste fino de instruções seja uma técnica poderosa, também pode levar muito tempo. Para criar os dados necessários para treinar o modelo, algumas empresas podem optar por usar o LLM para gerar os próprios dados. Esse processo é chamado de geração de dados sintéticos e pode ser uma forma eficaz de reduzir os custos e o esforço associados ao ajuste fino de instruções.
Encontrando a Abordagem Certa para LLMs
À medida que as organizações se aprofundam nos LLMs e nas aplicações de IA generativa, elas não precisam escolher entre essas abordagens e devem adotá-las combinadas de várias maneiras com base no caso de uso.
Ramakrishnan observa que "o prompting é o mais fácil em termos de esforço, seguido pelo RAG e, em seguida, pelo ajuste fino de instruções. Quanto mais esforço você investir, maior será o retorno."
Ao avaliar cuidadosamente suas necessidades e selecionar a abordagem ou combinação de abordagens LLM mais adequada, as empresas podem liberar todo o potencial dessas tecnologias poderosas e impulsionar a inovação, aumentar a eficiência e melhorar a tomada de decisões. À medida que os LLMs continuam a evoluir, as empresas devem se manter atualizadas sobre os últimos desenvolvimentos e experimentar novas técnicas para aproveitar ao máximo esses avanços revolucionários.