Lhama? Vicunha? Alpaca? Você pode estar se perguntando: “o que esses camelídeos têm a ver com o licenciamento de inteligência artificial LLM?” A resposta é muito."
LLaMa, Vicuña e Alpaca são os nomes de três grandes modelos de linguagem (LLMs) recentemente desenvolvidos. LLMs são um tipo de inteligência artificial (IA) que utiliza técnicas de aprendizagem profunda e grandes conjuntos de dados para compreender, resumir, gerar e prever conteúdo (por exemplo, texto). Esses e outros LLMs são os cérebros por trás dos chatbots generativos que aparecem em nossas vidas diárias, ganhando as manchetes e gerando debates sobre inteligência artificial generativa. O modelo LLaMa foi desenvolvido pela Meta (controladora do Facebook). Vicuña é o resultado de uma colaboração entre a UC Berkeley, a Stanford University, a UC San Diego e a Carnegie Mellon University. E o Alpaca foi desenvolvido por uma equipe de Stanford. LLaMa foi lançado em fevereiro de 2023; Alpaca foi lançada em 13 de março de 2023; e Vicuña foi libertada duas semanas depois, em 30 de março de 2023.
LLMs como esses são ferramentas poderosas e apresentam oportunidades atraentes para empresas e pesquisadores. As aplicações potenciais dos LLMs são virtualmente ilimitadas, mas exemplos típicos são interfaces de atendimento ao cliente, geração de conteúdo (literário e visual), edição de conteúdo e resumo de texto.
Embora poderosas, essas ferramentas apresentam riscos. Diferentes modelos têm diversos pontos fortes e fracos técnicos. Por exemplo, a equipa que desenvolveu Vicuña reconhece que “não é bom em tarefas que envolvem raciocínio ou matemática, e pode ter limitações na identificação precisa ou na garantia da exatidão factual dos seus resultados”. Assim, Vicuña pode não ser a melhor escolha para um tutor virtual de matemática. Além disso, em um sentido geral, o tipo mais popular de LLM – a rede neural recorrente (RNN) – é bem adequado para modelar dados sequenciais, mas sofre de algo chamado “problema do gradiente de desaparecimento” (ou seja, à medida que mais camadas usam certos funções de ativação são adicionadas às redes neurais, os gradientes da função de perda se aproximam de zero, tornando a rede difícil de treinar). Enquanto isso, os transformadores (o “T” em GPT) são ótimos com dependências de longo alcance que ajudam nas tarefas de estilo de tradução, mas são limitados em sua capacidade de realizar raciocínios composicionais complexos.
As águas ficam ainda mais turvas quando estas grandes corporações começam a emprestar e a partilhar a disponibilidade de LLMs entre si. Há outras indicações de que a Meta está abrindo o acesso ao seu modelo LLaMa para além do mundo acadêmico, à medida que surgem relatórios sobre parcerias com Amazon e Microsoft. Por exemplo, o modelo de linguagem grande LLaMa da Meta agora está disponível para usuários do Microsoft Azure.
Assim, ao selecionar LLMs para diversos fins, os usuários devem pesar as vantagens e desvantagens técnicas dos diferentes modelos (por exemplo, arquitetura de rede, pesos e tendências de algoritmos, parâmetros de desempenho, orçamento de computação e os dados reais nos quais o modelo foi treinado) com as responsabilidades legais que podem surgir do uso desses LLMs. Criticamente, antes de investir muito tempo ou recursos em um produto ou serviço que faz uso de um LLM, os líderes empresariais devem revisar os termos associados ao modelo, a fim de compreender totalmente o escopo do uso legalmente permitido e tomar medidas para garantir a conformidade legal com esses termos para evitar responsabilidades.