Outro nome bem conhecido no mundo da Inteligência Artificial(IA) é LaMDA, abreviação de Language Model for Dialogue Application (Modelo de Linguagem para Aplicações de Diálogo). Foi desenvolvido pelo Google como uma tecnologia base para aplicativos que usam formatos de conversação.
As ferramentas de processamento de linguagem natural (NLP) estão crescendo e, obviamente, o gigante Google tem uma equipe de pesquisa dedicada a elas. O projeto de pesquisa Transformer do Google fez avanços significativos nos modelos de difusão, a base de muitas aplicações de IA generativa que recentemente se tornaram tão populares. No início de 2023, o Google lançou o Bard, impulsado pelo LaMDA.
O Bard é um serviço de IA conversacional que, de acordo com o Google, “busca combinar a amplitude do conhecimento do mundo com o poder, a inteligência e a criatividade de nossos grandes modelos de linguagem. É capaz de usar informações trazidas da internet para fornecer respostas de alta qualidade e atualizadas. O Bard pode ser uma saída para a criatividade e uma plataforma de lançamento para a curiosidade, pode ajudar a explicar as descobertas do Telescópio Espacial James Webb da NASA para uma criança de 9 anos, ou pode ser usada para aprender mais sobre os melhores atacantes do futebol e, em seguida, recomendar exercícios que permitem desenvolver certas habilidades específicas”.
LaMDA é o mesmo que ChatGPT?
Tanto o LaMDA quanto o ChatGPT são modelos avançados de linguagem. No entanto, o LaMDA é otimizado para aplicacações de IA conversacional e foi projetado para ser mais sensível ao contexto. Isso o torna mais adequado para integração em tarefas como chatbots e assistentes virtuais.
Ao prestar mais atenção ao contexto do que o ChatGPT, o LaMDA é capaz de entender melhor uma conversa e gerar respostas apropriadas com base nesse contexto. Isso também o torna melhor para tarefas como atendimento ao cliente, onde é importante levar em consideração o contexto da pergunta ou problema de um usuário antes de fornecer uma resposta.
Como funciona o LaMDA? Como foi treinado?
O LaMDA usa uma arquitetura de transformadores. “Uma arquitetura de rede neural de código aberto que o Google Research inventou em 2017”, que permite que o LaMDA processe informações em paralelo e aprenda as relações entre as palavras em uma frase. Isso torna o LaMDA mais preciso e eficiente na compreensão da linguagem natural e na geração de respostas apropriadas.
O LaMDA foi treinado em diálogo usando um método chamado “Aprendizagem de Diálogo Autossupervisionado” (Dialogue Self-Supervised Learning). Esse método envolve treinar o modelo com grandes quantidades de transcrições de conversas e, em seguida, ajustá-lo em tarefas de diálogo específicas fornecidas por cientistas de dados especializados.
Para treinar o modelo, o Google coletou um grande conjunto de dados de conversas de fontes variadas como roteiros de filmes, livros e registros de chats. Este conjunto de dados foi pré-processado e introduzido no modelo LaMDA. Ao combinar esse método de treinamento com a arquitetura Transformer como seu componente chave, o modelo conseguiu prever com precisão a próxima frase em uma conversa, dadas as frases anteriores. Isso permite que o modelo aprenda a estrutura e o contexto das conversas em linguagem natural.
Para a fase de ajuste, o LaMDA recebeu tarefas de diálogo específicas, como responder a perguntas ou conduzir uma conversa sobre um tópico específico. Para o processo de refinamento, o modelo foi treinado com conjuntos menores de dados de conversação para otimizar seu desempenho em tarefas específicas.
Casos de uso
O LaMDA, como outros modelos de linguagem natural, pode ser usado para diferentes fins, tais como:
- Chatbots: desenvolvimento de chatbots mais sofisticados que podem realizar conversas em linguagem natural com os usuários.
- Assistentes de voz: melhor compreensão da linguagem natural dos assistentes de voz, permitindo que entendam e respondam às solicitações dos usuários com maior sucesso.
- Atendimento ao cliente: interações de atendimento ao cliente mais eficientes e eficazes, ativando chatbots automatizados ou agentes virtuais para fornecer respostas mais personalizadas e contextualmente relevantes.
- Educação: o LaMDA pode ser usado para desenvolver agentes de conversação para fins educacionais, como aprendizado de idiomas ou prestação de serviços de tutoria em tópicos específicos.
- Entretenimento: criação de experiências narrativas mais imersivas e interativas, como jogos de aventura baseados em chats ou narrativas interativas.
Limitações
Semelhante ao que discutimos em outro post sobre o ChatGPT, o LaMDA enfrenta o mesmo tipo de desafios.
- O LaMDA é tão bom quanto os dados com os que é treinado. Se os dados de treinamento contiverem vieses ou imprecisões, eles podem ser refletidos nas respostas do modelo.
- Embora o modelo possa continuar conversando, ele pode não ter o conhecimento específico de domínio necessário para determinadas aplicações.
- Sabemos que o LaMDA foi treinado para capturar relações contextuais entre frases, mas nem sempre é capaz de entender detalhes específicos ou histórias de fundo da mesma forma que os humanos.
- Requer recursos computacionais significativos para treinamento e uso, o que pode limitar sua acessibilidade a organizações ou pesquisadores menores.