No panorama tecnológico em rápida evolução, os grandes modelos de linguagem (LLM) surgiram como uma inovação líder, transformando a forma como interagimos com a tecnologia e abrindo portas a novas possibilidades.

Treinar modelos linguísticos baseados na aprendizagem profunda para ter conversas competentes com a inteligência artificial é um desafio empolgante que envolve uma combinação de técnicas de aprendizagem supervisionada, reforço e adaptação contextual.

Os assistentes virtuais alimentados por modelos linguísticos baseados na aprendizagem profunda (LLM) transformaram a forma como interagimos com a tecnologia.

Neste artigo, vamos explorar 8 estratégias-chave para treinar LLMs e criar assistentes virtuais capazes de proporcionar experiências excepcionais.

8 Estratégias-chave para treinar eficazmente os LLM

1. Formação de dados de conversação

O primeiro passo para melhorar as competências de conversação de um LLM é fornecer-lhe uma grande quantidade de dados de conversação. Isto inclui diálogos e debates que abrangem uma variedade de tópicos e estilos de interação. Estes dados devem abranger uma série de tópicos e situações para que o assistente possa compreender e responder a uma vasta gama de questões.

2. Aprendizagem por reforço

A formação supervisionada é essencial para que o assistente aprenda a gerar respostas consistentes e exatas. No entanto, a sua combinação com a aprendizagem por reforço pode levá-la a um nível superior. Através do feedback do utilizador e da avaliação da qualidade das respostas, o assistente pode aprender a melhorar as suas respostas com base na experiência.

3. Modelação avançada do contexto

Compreender o contexto é fundamental para uma conversa significativa. Os LLMs devem ser treinados para compreender não só a consulta atual, mas também o contexto da conversa anterior. Isto garante que as respostas são relevantes e consistentes ao longo da interação.

4. Feedback do utilizador em tempo real

O feedback dos utilizadores é uma fonte valiosa de melhorias para os assistentes virtuais. Proporcionar uma forma fácil de os utilizadores avaliarem e darem feedback sobre as respostas do assistente pode ajudar a ajustar continuamente o modelo e a melhorar as suas capacidades. Estas avaliações podem ser utilizadas como sinais de feedback para aperfeiçoar o modelo durante o processo de formação.

5. Gerar respostas criativas

Um assistente virtual poderoso não só fornece respostas exatas, mas também criativas e naturais. Os LLMs devem ser treinados para gerar respostas que não soem robóticas, mas que reflitam a forma como um ser humano poderia responder numa situação semelhante. Os modelos devem aprender a evitar respostas ofensivas, inadequadas ou enganosas.

6. Adaptação a utilizadores individuais

Os utilizadores têm estilos e preferências de conversação únicos. Os LLM avançados podem ser treinados para se adaptarem a um utilizador específico ao longo do tempo. Isto pode ser conseguido permitindo que o modelo interaja com o mesmo utilizador várias vezes e aprenda com as suas escolhas e feedback.

7. Integração Multilingue e Cultural

Um assistente virtual poderoso deve ser capaz de compreender e responder em várias línguas e contextos culturais. A formação em dados multilíngues e em expressões culturais diversas é essencial para atingir esta capacidade.

8. Testes rigorosos e otimização contínua

Uma vez implementado o assistente virtual, é fundamental efetuar testes rigorosos. Os problemas potenciais devem ser identificados e resolvidos, as respostas erradas devem ser corrigidas e o modelo deve ser ajustado com base nos resultados reais da utilização.

eva: orquestrar os LLM

Os LLM provaram ser um marco na IA e o seu percurso promete um terreno excitante e transformador. O seu futuro caracteriza-se por uma melhoria constante, uma maior personalização, aplicações no mundo real e um papel fundamental na criatividade e na educação.

À medida que estes modelos se tornam mais competentes em termos de conversação, poderão desempenhar um papel mais integral numa variedade de aplicações, desde assistentes virtuais avançados a sistemas de apoio ao cliente e muito mais.

Na NTT DATA, acompanhamos a inovação tecnológica, razão pela qual a nossa plataforma eva criou um orquestrador para LLMs que simplifica as interações complexas.

Esta nova funcionalidade melhora a capacidade da nossa plataforma para orquestrar chamadas para orquestrar chamadas para ferramentas de IA generativas, como os serviços Azure OpenAI, facilitando o tratamento de tarefas mais avançadas e complexas com uma simplicidade e elegância sem precedentes.

Na eva, utilizamos uma variedade de modelos de IA generativa fornecidos pelo Azure OpenAI (e outros fornecedores) para satisfazer várias necessidades, como a geração de conteúdos, a classificação e o processamento de dados.