Modelos de linguagem grande

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Entender como funciona a IA generativa pode ajudar os educadores a se manterem na vanguarda dos avanços tecnológicos na educação. Vamos nos aprofundar mais no vocabulário de IA.

O que são modelos de linguagem grande?

O modelo de linguagem grande (LLM) refere-se a modelos de IA como GPT-4.5 (e versões futuras) da OpenAI que são preparados em grandes quantidades de texto e podem gerar respostas de conversação no local ao prever que palavras vêm a seguir numa expressão, como montar um puzzle. Os modelos de linguagem de grandes dimensões podem realizar várias tarefas de linguagem natural, como:

  • Classificação
  • Resumo
  • Tradução
  • Geração de conteúdo
  • Diálogo (por exemplo, assistentes virtuais)

Modelos de linguagem grandes são treinados em bilhões de exemplos de linguagem de diversas fontes, como livros, artigos e sites, que os ajudam a responder com fatos, textos gramaticalmente corretos, argumentação e uma aparência de criatividade.

O popular sistema de ChatGPT do OpenAI é um exemplo desse tipo de IA generativa. ChatGPT é alimentado por um grande modelo de linguagem inventado na OpenAI com base no modelo GPT-4.5 (transformador pré-preparado gerador). Pense no ChatGPT como uma aplicação criada com base num grande modelo de linguagem otimizado para conversas interativas.

Pessoas utilizar uma aplicação com tecnologia de um modelo de linguagem grande pode direcionar a saída do modelo através de pedidos — o texto que introduzem na interface da aplicação. Os prompts podem ser frases ou perguntas de linguagem natural, snippets de código, comandos ou qualquer combinação de texto ou código.

Quando um prompt é específico e detalhado, os LLMs podem gerar texto, expandir os pontos principais, condensar informações em pontos-chave e responder perguntas com eficiência. A arte de definir criativamente pedidos LLM é um campo emergente conhecido como design de linhas rápidas e engenharia de pedidos. Envolve o processo de criação de pedidos eficazes e eficientes para obter a resposta desejada. Os educadores e formadores poderão ter de experimentar escolher as palavras, expressões, símbolos e formatos corretos que orientam o modelo para gerar textos relevantes e de alta qualidade.

Algumas dicas para escrever prompts efetivos são:

  • Seja específico.
  • Utilize o modelo certo para a tarefa.
  • Peça resultados de um determinado ponto de vista.
  • Oriente o modelo para gerar o comprimento pretendido.
  • Utilizar o botão novo tópico quando pretender alterar tópicos

Para obter mais sugestões[s see:]

A Microsoft utiliza tecnologia de modelos de linguagem de grande dimensão para potenciar as capacidades do Copilot Chat.

Copilot Chat é como ter uma pesquisa assistente, planeador pessoal e parceiro criativo ao seu lado sempre que pesquisa na Web. Com esse conjunto de recursos da plataforma AI, você pode:

  • Fazer uma pergunta real. Quando faz perguntas complexas, Copilot Chat pode dar-lhe respostas detalhadas.
  • Obter uma resposta real. Copilot Chat analisa os resultados da pesquisa na Web para fornecer uma resposta resumida.
  • Use a sua criatividade. Quando precisa de inspiração, Copilot Chat pode ajudá-lo a escrever poemas, histórias ou até mesmo criar uma imagem nova.
  • Na experiência de chat, também pode fazer perguntas de seguimento como "Pode explicar isso em termos mais simples" ou "Dar-me mais opções" para obter respostas diferentes e mais detalhadas na sua pesquisa.

Observação

Sempre verifique os resultados. Embora as respostas de LLM pareçam convincentes, elas podem ser imprecisas, incompletas ou inadequadas. OS LLMs não conseguem entender ou avaliar a precisão da resposta. É importante ter em atenção que Copilot Chat fornece aos educadores e formandos origens para o conteúdo online que utiliza como dados nas suas respostas, para que possam avaliá-lo antes de o utilizarem como uma origem fidedigna.

Um exemplo prático:

Um membro do corpo docente de uma universidade precisa redigir um novo plano de estudos para um curso sobre planejamento urbano. Começam por pedir aos Copilot Chat que escrevam um resumo de um curso universitário sobre planeamento urbano. O resumo é detalhado, mas não inclui todos os elementos do curso. O docente modifica o pedido para incluir o contorno do curso e especifica que o resumo se destina a um curso. A segunda iteração está mais próxima do que eles precisam para o programa do curso. Eles copiam o texto, colam-no em um documento do Word e alteram apenas algumas palavras. O resumo está feito. Em seguida, pedem aos Copilot Chat que escrevam objetivos de aprendizagem para o curso com base no destaque e no resumo. Em minutos, eles concluem essa tarefa e podem passar para a criação de materiais do curso.

Embora os LLMs sejam impressionantes em muitos aspectos, eles são mais adequados para tarefas que envolvem categorização, geração de novas ideias ou resumo de texto, em vez de recuperar detalhes específicos de um grande conjunto de dados.