Como escolher um modelo de LLM
Os modelos de linguagem natural (LLM), estão se tornando ferramentas cada vez mais poderosas e versáteis para uma ampla gama de aplicações. No entanto, com tantas opções disponíveis, escolher o modelo certo pode ser uma tarefa desafiadora.
Neste post, vamos explorar os principais fatores a serem considerados ao escolher um modelo de LLM.
1. Objetivo da Aplicação
O primeiro passo é definir claramente o objetivo da sua aplicação. Diferentes modelos são otimizados para diferentes tarefas.
O site HuggingFace oferece uma vasta gama de modelos de linguagem natural, cada um otimizado para diferentes tipos de tarefas.
Aqui estão alguns dos tipos de modelos disponíveis e seus principais usos:
| Tipo de Modelo | Descrição/Casos de Uso | Exemplos |
|---|---|---|
| Geração de Texto | Modelos que geram texto contínuo a partir de um prompt. Criar histórias, gerar artigos ou continuar uma conversa. | GPT-4, GPT-3, GPT-2 |
| Classificação de Texto | Modelos que classificam texto em categorias predefinidas. Categorizar feedback de clientes, classificar notícias. | BERT, RoBERTa, DistilBERT |
| Perguntas e Respostas | Modelos que respondem perguntas com base em um contexto fornecido. Sistemas de FAQ automatizados, assistentes virtuais. | BERT, ALBERT, RoBERTa |
| Tradução de Texto | Modelos que traduzem texto de um idioma para outro. Traduzir documentos, aplicações multilíngues. | MarianMT, T5 |
| Resumo de Texto | Modelos que geram um resumo conciso de um texto maior. Resumir artigos de pesquisa, gerar resumos de notícias. | BART, T5 |
| Análise de Sentimentos | Modelos que determinam o sentimento ou emoção expressa em um texto. Analisar sentimentos em mídias sociais, feedback de produtos. | BERT, RoBERTa, DistilBERT |
| Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) | Modelos que identificam e classificam entidades mencionadas no texto (nomes, locais etc). Extrair informações de textos jurídicos, reconhecimento de entidades em artigos. | BERT, SpaCy, Flair |
| Preenchimento de Máscaras | Modelos que preenchem lacunas em frases com palavras apropriadas. Completar frases incompletas, sugerir palavras. | BERT, RoBERTa |
| Modelos Conversacionais | Modelos otimizados para diálogos e interações de conversação. Chatbots, assistentes virtuais. | DialoGPT, BlenderBot |
| Conversão de Texto em Fala | Modelos que convertem texto em fala. Assistentes de leitura, narração de texto. | Tacotron, WaveGlow |
| Conversão de Fala em Texto | Modelos que convertem fala em texto. Transcrição de reuniões, assistentes de voz. | Wav2Vec2, DeepSpeech |
2. Tamanho do Modelo
O tamanho do modelo (medido em parâmetros) afeta diretamente seu desempenho e requisitos de hardware.
Modelos maiores, como o GPT-4, geralmente oferecem melhor desempenho, mas exigem mais recursos computacionais.
Abaixo está uma tabela simplificada com modelos de diferentes tamanhos (em milhões e bilhões de parâmetros) e as configurações de hardware recomendadas para utilizá-los.
| Tamanho do Modelo | Configuração Recomendável | CPU | GPU | Memória RAM |
|---|---|---|---|---|
| 125M | Desktop comum | 4 núcleos | Integrada ou GTX 1050 | 8 GB |
| 355M | Desktop com GPU dedicada | 4 núcleos | GTX 1050 Ti | 16 GB |
| 1.3B | Desktop com GPU dedicada | 8 núcleos | GTX 1060 | 16 GB |
| 2.7B | Desktop com GPU dedicada | 8 núcleos | GTX 1070 | 24 GB |
| 6B | Desktop com GPU dedicada | 8 núcleos | RTX 2060 | 32 GB |
| 7B | Desktop com GPU dedicada | 8 núcleos | NVIDIA RTX 3060 | 32 GB |
| 13B | Workstation com GPU potente | 8 núcleos | NVIDIA RTX 3080 | 64 GB |
| 30B | Servidor com GPUs de alta performance | 16 núcleos | 2x NVIDIA A100 | 128 GB |
| 65B | Servidor com GPUs de alta performance | 32 núcleos | 4x NVIDIA A100 | 256 GB |
| 175B | Servidor com GPUs de alta performance | 32 núcleos | 8x NVIDIA A100 | 512 GB |
3. Disponibilidade de Dados e Treinamento
A disponibilidade de dados para treinar ou ajustar um modelo também é crucial.
Alguns modelos, como o GPT-3, são pré-treinados em grandes quantidades de dados e podem ser usados diretamente ou ajustados com dados específicos do seu domínio.
4. Custos
Os custos associados ao uso de LLMs podem variar amplamente, dependendo do provedor e do modelo escolhido.
Open Source: Modelos como GPT-Neo e GPT-J são gratuitos e podem ser executados localmente, mas exigem recursos computacionais adequados.
Pagos: Modelos como GPT-3 e GPT-4 da OpenAI podem oferecer planos de pagamento por uso ou assinatura, com suporte e atualizações regulares.
5. Implementação e Facilidade de Uso
A facilidade de implementação também é um fator importante.
Posssibilidade de uso de ferramentas como a Text Generation Web UI, facilitam a interação com modelos LLM, oferecendo interfaces amigáveis e recursos avançados como modos de chat e notebooks.
6. Suporte ao Português do Brasil
Para aplicações que têm como público-alvo falantes de português do Brasil, é essencial que o modelo escolhido tenha suporte robusto para a língua portuguesa.
Alguns modelos são treinados especificamente para entender e gerar texto em português (Lloro, BERTimbau, BODE), outros modelos são multi-linguas e dão suporte ao português, enquanto outros podem ter um desempenho inferior nesse idioma.
7. Segurança e Privacidade
Por fim, considere questões de segurança e privacidade. Certifique-se de que o modelo escolhido esteja em conformidade com as políticas de privacidade e segurança de sua organização e aplicação.
Creio ter ficado claro que a escolha do modelo de LLM certo envolve uma análise cuidadosa de vários fatores. Com a escolha correta, você pode alavancar o poder dos LLMs para transformar suas aplicações e oferecer experiências incríveis aos usuários.
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