Usar LLMs para tarefas de Processamento de Linguagem Natural (NLP)
As tarefas comuns de processamento de linguagem natural (NLP) aproveitam as capacidades dos Large Language Models (LLMs) para abordar uma ampla gama de desafios relacionados à linguagem.
Estas tarefas incluem:
- Sumarização: Condense textos longos em resumos concisos.
- Análise de sentimento: Identifica o tom emocional do texto.
- Tradução: Converter texto entre idiomas.
- Classificação de captura zero: categorize o texto em rótulos predefinidos sem exemplos anteriores.
- Aprendizagem de poucas etapas: adapte-se a novas tarefas com o mínimo de dados de treinamento.
Estas aplicações versáteis demonstram o potencial transformador dos LLMs no processamento e compreensão da linguagem humana.
Vamos explorar cada uma dessas tarefas com mais detalhes.
Resumir texto
A sumarização é uma tarefa comum de PNL em que um modelo de linguagem condensa um longo pedaço de texto em uma versão mais curta, preservando as informações-chave e as ideias principais.
Existem dois tipos de sumarização:
- A sumarização extrativa envolve a seleção de frases ou frases importantes diretamente do texto de origem.
- A sumarização abstrata gera novas frases que captam a essência do texto original.
Os LLMs, com sua compreensão avançada do contexto e da linguagem, se destacam na sumarização abstrata, produzindo resumos coerentes e contextualmente precisos.
Você pode usar o resumo em várias aplicações, como gerar resumos de notícias, resumir artigos de pesquisa e criar relatórios concisos.
Realizar análise de sentimento
A análise de sentimento, também conhecida como mineração de opinião, é o processo de determinar o tom emocional por trás de um corpo de texto.
A análise de sentimento envolve a classificação do texto em categorias como sentimento positivo, negativo ou neutro .
Os LLMs são altamente eficazes nesta tarefa devido à sua capacidade de compreender a linguagem e o contexto matizados. Ao analisar a escolha de palavras, a estrutura de frases e o contexto, esses modelos podem avaliar com precisão o sentimento expresso em avaliações, postagens em redes sociais, feedback de clientes e muito mais.
A análise de sentimento é amplamente utilizada nas empresas para monitorar a reputação da marca, avaliar a satisfação do cliente e entender a opinião pública sobre vários tópicos.
Traduzir texto
A tradução é a tarefa de converter texto de um idioma para outro, e os LLMs revolucionaram esse campo com sua capacidade de realizar tradução automática de alta qualidade.
Esses modelos de linguagem usam vastos conjuntos de dados multilíngues e sofisticadas arquiteturas de redes neurais para entender e gerar texto em vários idiomas. Os LLMs podem capturar as nuances e expressões idiomáticas de diferentes idiomas e produzir traduções que não são apenas precisas, mas também contextualmente apropriadas.
Em comparação com técnicas anteriores de tradução, os LLMs são muitas vezes mais precisos, pois podem entender o significado semântico de um texto antes de traduzi-lo, o que resulta em traduções menos literais.
A tradução automática alimentada por LLMs é essencial para a comunicação global, permitindo que empresas, governos e indivíduos interajam através das barreiras linguísticas com maior facilidade e precisão.
Usar classificação zero-shot
A classificação zero-shot é uma técnica em que um LLM pode categorizar o texto em rótulos predefinidos sem ver nenhum exemplo rotulado durante o treinamento.
A classificação zero-shot é obtida usando o amplo conhecimento geral e compreensão linguística do modelo.
Você fornece uma descrição em linguagem natural dos rótulos e o modelo classifica o texto com base nessa entrada.
A classificação zero-shot é altamente versátil e eficiente, pois elimina a necessidade de grandes conjuntos de dados de treinamento rotulados específicos para cada nova tarefa. Esta capacidade é útil em domínios em que surgem frequentemente novas categorias, permitindo uma adaptação e aplicação imediatas.
Use o aprendizado de poucas tiragens
Quando você usa o aprendizado de poucas imagens, fornece alguns exemplos a um LLM antes que ele execute uma tarefa específica.
Fornecer um modelo com alguns exemplos, permite que o modelo se adapte rapidamente a novas tarefas com o mínimo de dados, usando seu conhecimento de linguagem pré-existente.
A aprendizagem de poucas imagens é vantajosa em cenários em que os dados rotulados são escassos ou caros de obter. Ao fornecer alguns exemplos, você pode orientar o modelo para executar tarefas especializadas, como classificação de texto específica do domínio, análise de sentimento personalizada ou reconhecimento de entidade.
A flexibilidade e a eficiência tornam o aprendizado de poucas imagens uma ferramenta poderosa para implantar LLMs em diversas aplicações do mundo real.
Por exemplo, explore o seguinte prompt que inclui aprendizado de poucas imagens:
## Instructions
For each tweet, describe its sentiment.
## Examples
Tweet: I hate it when my phone battery dies
Sentiment: Negative
Tweet: My has been great
Sentiment: Positive
Tweet: This is the ink to the article
Sentiment: Neutral
Tweet: This new music video was incredible
Sentiment:
O LLM usa os exemplos para entender o que precisa fazer e completa o prompt retornando o sentimento do último tweet.
Agora que você explorou várias tarefas para LLMs, você pode usar o Azure Databricks para experimentar LLMs de código aberto e testar seus recursos com prompts.