Modelos de linguagem grandes
Compreender como funciona a IA geradora pode ajudar os educadores a manterem-se na vanguarda dos avanços tecnológicos na educação. Vamos aprofundar o vocabulário de IA.
O que são modelos de linguagem grandes?
O modelo de linguagem grande (LLM) refere-se a modelos de IA, como GPT-4 (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 juntar um puzzle. Os modelos de linguagem de grandes dimensões podem realizar várias tarefas de linguagem natural, como:
- Classificação
- Resumo
- Tradução
- Geração de conteúdos
- Diálogo (por exemplo, assistentes virtuais)
Os modelos de linguagem de grandes dimensões são preparados em milhares de milhões de exemplos de idiomas de diversas origens, como livros, artigos e sites, que os ajudam a responder com factos, texto, argumentação e uma aparência gramatical de criatividade.
O popular sistema de ChatGPT do OpenAI é um exemplo deste tipo de IA geradora. ChatGPT é alimentado por um grande modelo de linguagem inventado na OpenAI com base no modelo GPT-4 (transformador pré-preparado gerador). Pense no ChatGPT como uma aplicação criada com base num grande modelo de linguagem que foi 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. Pedidos podem ser frases ou perguntas de linguagem natural, fragmentos de código ou comandos, ou qualquer combinação de texto ou código.
Quando um pedido é específico e detalhado, os LLMs podem gerar texto, expandir em pontos principais, condensar informações em pontos-chave e responder a perguntas de forma eficiente. 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 sugestões para escrever pedidos eficazes são:
- Aposte na especificidade.
- Utilize o modelo certo para a tarefa.
- Peça resultados de um determinado ponto de vista.
- Oriente o modelo para gerar o comprimento pretendido.
- Utilize o botão novo tópico quando quiser alterar tópicos (A arte do pedido: Como tirar o melhor partido da IA gerada).
A Microsoft utiliza tecnologia de modelos de linguagem de grande dimensão para potenciar as capacidades do Copilot.
O Copilot é como ter uma pesquisa assistente, planeador pessoal e parceiro criativo ao seu lado sempre que pesquisa na Web. Com este conjunto de funcionalidades com tecnologia de IA, pode:
- Faça uma pergunta real. Quando faz perguntas complexas, o Copilot pode dar-lhe respostas detalhadas.
- Obtenha uma resposta real. O Copilot analisa os resultados da pesquisa na Web para fornecer uma resposta resumida.
- Seja criativo. Quando precisa de inspiração, Copilot 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. No entanto, no chat, cada conversa tem um número limitado de interações para manter as interações fundamentadas na pesquisa.
Nota
Sempre resultados de verificação de factos. Embora as respostas LLM pareçam convincentes, podem ser imprecisas, incompletas ou inadequadas. Os LLMs não conseguem compreender ou avaliar a precisão da resposta. É importante ter em atenção que a Copilot 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 membro do corpo docente de uma universidade precisa de escrever um novo syllabus para um curso sobre planeamento urbano. Começam por pedir a Copilot que escreva 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 precisa para o syllabus. Copiam o texto, colam-no num Word documento e alteram apenas algumas palavras. O resumo está concluído. Em seguida, pedem a Copilot para escrever objetivos de aprendizagem para o curso com base no destaque e no resumo. Em minutos, completam esta tarefa e podem avançar para a criação de materiais do curso.
Embora os LLMs sejam impressionantes de muitas formas, são mais adequados para tarefas que envolvem categorização, geração de novas ideias ou resumo de texto em vez de obter detalhes específicos de um grande conjunto de dados.