Os Modelos de Língua de Grande Escala (LLMs) são uma tecnologia poderosa que permite aos desenvolvedores criar aplicativos de forma rápida e eficiente. Neste artigo, vamos nos concentrar nas bases do uso de LLMs para desenvolver aplicativos de software por meio de chamadas API.
Existem dois tipos de LLMs: LLMs base e LLMs orientados a instruções. Os primeiros são treinados para prever a próxima palavra com base nos dados de treinamento de texto, enquanto os segundos são projetados para seguir instruções. Os LLMs para instruções são mais adequados para a maioria das aplicações práticas, pois geralmente geram textos mais úteis, honestos e seguros em comparação com os LLMs base.
Ao utilizar um LLM orientado a instruções, é importante fornecer instruções claras e específicas, como se estivéssemos dando a elas a outra pessoa. Isso é essencial para gerar textos precisos e úteis. Além disso, é importante dar tempo ao LLM para que ele pense e gere texto, pois os LLMs podem levar alguns segundos para processar as instruções e gerar o texto correspondente.
Os LLMs podem ser usados para uma variedade de aplicações, incluindo a criação de resumos, inferência, transformação e expansão de texto. Os desenvolvedores podem aproveitar as capacidades do LLM para criar chatbots e outras aplicações que possam entender e gerar texto com alto nível de precisão.
Ao utilizar LLMs no desenvolvimento de aplicativos de software, há algumas melhores práticas que os desenvolvedores devem seguir. É recomendável utilizar LLMs afinados para instruções, pois são mais seguros e geram textos mais úteis e honestos em comparação com os LLMs base. Além disso, é importante que os desenvolvedores levem em consideração a segurança e a privacidade ao utilizar LLMs.
Outra tática para melhorar a comunicação com os modelos de linguagem natural é treinar o modelo com conjuntos de dados específicos. Isso envolve fornecer ao modelo um conjunto de dados que é especificamente projetado para o tipo de tarefa que está sendo solicitada a ele. Ao fornecer dados específicos ao modelo, está-se dando a ele a oportunidade de aprender sobre o domínio específico e melhorar sua capacidade de responder a perguntas relacionadas a esse domínio.
O uso de LLMs no desenvolvimento de aplicativos de software tem um grande potencial para melhorar a eficiência e precisão dos aplicativos. É importante seguir as melhores práticas para garantir que os aplicativos sejam seguros e respeitem a privacidade dos usuários. Além disso, táticas como fornecer instruções claras e específicas e treinar o modelo com conjuntos de dados específicos podem melhorar significativamente a capacidade do modelo de entender e gerar texto com precisão.
