Top 18 Melhores LLMs de 2024
- Gabriel Camargo
- 12 de jul. de 2024
- 7 min de leitura
Terceiro vídeo da série AISphere, selecionando e explicando as diferenças, vantagens e principais aplicações dos melhores LLMs de 2024 (até então).
Os LLMs (Large Language Models) são modelos de aprendizado de máquina (Machine Learning) que usam algoritmos de aprendizado profundo (Deep Learning) para processar e entender a linguagem natural humana e fazer uma série de coisas a partir desse aprendizado e compreensão.
Podem ser "alimentados" com bibliotecas monumentais de dados adquirir conhecimento sobre eles, como por exemplo em nossa plataforma LegalAI, que "leu" através de LLMs toda a biblioteca jurídica brasileira e ficou apta a responder à qualquer questão sobre o tema e, ainda por cima, redigir documentos jurídicos com maestria, como petições etc.
LLMs estão na vanguarda da revolução da inteligência artificial, tornando processos mais rápidos, eficientes e personalizados. Eles não apenas automatizam tarefas, mas também abrem novas possibilidades para inovação e criatividade em diversos campos.
Falcon-180B (TII)
Parâmetros: 180 bilhões
Data de Lançamento: Abril de 2024
Descrição: Desenvolvido pelo Technology Innovation Institute (TII), Falcon-180B é um dos maiores modelos multilinguagem disponíveis. Ele é otimizado para tarefas de resumo e compreensão de linguagem, utilizando um vasto corpus de dados para treinamento, incluindo texto e código. Este modelo é projetado para oferecer desempenho superior em várias aplicações de processamento de linguagem natural.
Aplicações Práticas: Tradução multilinguagem, assistentes virtuais, serviços de resumo de textos, e análise de sentimentos em múltiplos idiomas. Aplicado em contextos empresariais para melhorar a eficiência de comunicação e automação de processos.
GPT-4 (OpenAI)
Parâmetros: Estimado em centenas de bilhões
Data de Lançamento: Março de 2023
Descrição: GPT-4 é o modelo de linguagem mais avançado da OpenAI, conhecido por suas capacidades de geração de texto e compreensão avançadas. Utilizado em assistentes virtuais, chatbots e diversas outras aplicações, o GPT-4 pode processar e gerar tanto texto quanto imagens, oferecendo flexibilidade e desempenho superior em uma ampla gama de tarefas de NLP.
Aplicações Práticas: Assistentes virtuais, chatbots, criação de conteúdo, tradução, análise de sentimentos, e suporte em atendimento ao cliente. Implementado em várias plataformas de serviço ao cliente e criação de conteúdo para otimizar a interação com usuários e automatizar processos repetitivos.
Llama 3 (Meta AI)
Parâmetros: 8 bilhões, 70 bilhões e 400 bilhões (em treinamento)
Data de Lançamento: Abril de 2024
Descrição: Llama 3 é a iteração mais recente da série Llama da Meta AI, conhecida por seu desempenho em tarefas de raciocínio, codificação e matemática. As versões de 8 bilhões e 70 bilhões de parâmetros já estão disponíveis, enquanto a versão de 400 bilhões de parâmetros está em desenvolvimento. O modelo é amplamente utilizado em diversas aplicações, incluindo geração de texto, tradução e análise de sentimentos.
Aplicações Práticas: Geração de código, análise de dados matemáticos, suporte ao desenvolvimento de software, e geração de texto para diversas finalidades. Ideal para uso em setores de tecnologia e pesquisa, onde a precisão e a capacidade de lidar com tarefas complexas são essenciais.
Claude 3 (Anthropic)
Parâmetros: Desconhecido
Data de Lançamento: 2024
Descrição: Claude 3 é um modelo desenvolvido pela Anthropic com foco em ser útil, inofensivo e honesto. Utilizado por empresas como Slack, Notion e Zoom, Claude 3 é ideal para tarefas criativas, como escrita de poesia, código e composições musicais. O modelo é acessível via API, permitindo personalização e treinamento adicional para se adaptar às necessidades específicas dos usuários.
Aplicações Práticas: Escrita criativa, geração de código, composições musicais, suporte em serviços de atendimento ao cliente, e brainstorming. Utilizado para melhorar a criatividade e eficiência em processos de produção de conteúdo e suporte ao cliente.
Mixtral 8x22B (Mistral AI)
Parâmetros: 141 bilhões (39 bilhões ativos)
Data de Lançamento: Abril de 2024
Descrição: O Mixtral 8x22B utiliza uma arquitetura de Mixture-of-Experts (MoE), que permite ao modelo ativar apenas uma parte de seus parâmetros (39 bilhões) durante o processamento, otimizando a eficiência de desempenho e custo. Esta abordagem permite ao modelo lidar com grandes volumes de dados e realizar tarefas complexas de processamento de linguagem com alta precisão e menor custo computacional.
Aplicações Práticas: Tradução automática, geração de texto, compreensão de linguagem, análise de sentimentos, e chatbots. Utilizado em setores como atendimento ao cliente, serviços de tradução, e assistentes virtuais para fornecer respostas rápidas e precisas.
StableLM 2 (Stability AI)
Parâmetros: 1.6 bilhões e 12 bilhões
Data de Lançamento: Janeiro de 2024
Descrição: StableLM 2 é uma série de modelos desenvolvida pela Stability AI, conhecida por suas aplicações de geração de texto e assistência virtual. O modelo de 12 bilhões de parâmetros se destaca por seu desempenho, superando outros modelos maiores em benchmarks chave, apesar de seu tamanho relativamente menor.
Aplicações Práticas: Geração de conteúdo, tradução automática, suporte em atendimento ao cliente, e criação de assistentes virtuais. Ideal para empresas que buscam soluções eficientes e de alta performance para automação de processos de comunicação.
Guanaco 65B (UW NLP group)
Parâmetros: 65 bilhões
Data de Lançamento: 2023
Descrição: Guanaco-65B é um modelo afinado no LLaMA, projetado para tarefas de chatbot e pesquisa. Ele utiliza técnicas de tuning como QLoRA (Quantized Low-Rank Adaptation) para otimizar o desempenho em aplicações de conversação e assistência virtual.
Aplicações Práticas: Assistência em chatbots, pesquisa automatizada, geração de texto e respostas a perguntas. Utilizado em serviços de atendimento ao cliente e plataformas de pesquisa para melhorar a eficiência e a qualidade das interações.
Luminous (Aleph Alpha)
Parâmetros: 70 bilhões
Data de Lançamento: 2023
Descrição: Luminous é um modelo europeu desenvolvido pela Aleph Alpha, conhecido por suas capacidades multimodais e eficiência. Utilizado em aplicações como assistentes virtuais e análise de dados, Luminous foi treinado em uma ampla variedade de dados, incluindo web crawls, livros e fontes legais e políticas.
Aplicações Práticas: Assistentes virtuais, análise de dados, suporte em aplicações multimodais, e geração de texto. Ideal para empresas que precisam de soluções de AI robustas para análise e automação de processos complexos.
Codex (OpenAI)
Parâmetros: Estimado em dezenas de bilhões
Data de Lançamento: 2021
Descrição: Codex é um modelo especializado em geração de código, utilizado no GitHub Copilot. Profundo em mais de uma dúzia de linguagens de programação, Codex ajuda a reduzir a carga de tarefas simples e repetitivas para os desenvolvedores.
Aplicações Práticas: Desenvolvimento de software, geração de código, automação de tarefas de programação, e suporte a desenvolvedores. Utilizado para aumentar a produtividade dos desenvolvedores e acelerar o ciclo de desenvolvimento de software.
Vicuna 33B (LMSYS)
Parâmetros: 33 bilhões
Data de Lançamento: 2023
Descrição: Vicuna é um modelo afinado no LLaMA, projetado para ser um assistente de chat versátil. Treinado com conversas de usuários coletadas pelo ShareGPT, Vicuna é usado para geração de texto, código e respostas a perguntas.
Aplicações Práticas: Assistência em chatbots, geração de código, respostas a perguntas, e suporte em tarefas de escrita. Ideal para melhorar a interação com usuários e a eficiência em processos de atendimento ao cliente.
BERT (Google)
Parâmetros: 340 milhões
Data de Lançamento: Outubro de 2018
Descrição: BERT utiliza uma arquitetura bidirecional de Transformers para compreender o contexto de palavras em uma frase, considerando ambos os lados. Isso melhora significativamente a precisão em tarefas de NLP, como classificação de texto, tradução e resposta a perguntas.
Aplicações Práticas: Classificação de texto, tradução automática, resposta a perguntas, e análise de sentimentos. Amplamente utilizado em motores de busca, serviços de tradução e assistentes virtuais para melhorar a precisão e a eficiência.
T5 (Google)
Parâmetros: 11 bilhões
Data de Lançamento: Outubro de 2019
Descrição: O T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) trata todas as tarefas de NLP como problemas de tradução de texto para texto, permitindo flexibilidade na aplicação em diversas tarefas. Ele é treinado em um enorme corpus de dados e pode realizar tradução, sumarização, resposta a perguntas e mais, adaptando-se facilmente a diferentes cenários.
Aplicações Práticas: Tradução, resumo de texto, resposta a perguntas, e criação de conteúdo. Amplamente utilizado em plataformas de escrita e assistentes virtuais para melhorar a eficiência na criação e processamento de textos.
RoBERTa (Facebook AI)
Parâmetros: 355 milhões
Data de Lançamento: Julho de 2019
Descrição: RoBERTa (Robustly optimized BERT approach) é uma versão otimizada do BERT, treinada em maior quantidade de dados e com técnicas mais avançadas, resultando em melhor desempenho em benchmarks de NLP. Ele é ideal para análise de sentimentos, classificação de texto e outras tarefas de NLP que exigem compreensão precisa do contexto.
Aplicações Práticas: Análise de sentimentos, classificação de texto, resposta a perguntas, e tradução. Utilizado em análise de mídia social, serviços de atendimento ao cliente e motores de busca para fornecer respostas precisas e contextuais.
XLNet (Google/CMU)
Parâmetros: 340 milhões
Data de Lançamento: Junho de 2019
Descrição: XLNet combina os benefícios dos modelos autoregressivos e autoencoders, utilizando uma abordagem de permutação para capturar melhor o contexto. Isso permite que ele supere outros modelos em várias tarefas de NLP, oferecendo uma compreensão mais profunda e contextual do texto.
Aplicações Práticas: Classificação de texto, resposta a perguntas, tradução, e geração de texto. Implementado em sistemas de análise de texto e plataformas de escrita para melhorar a qualidade e a precisão das respostas geradas.
DistilBERT (Hugging Face)
Parâmetros: 66 milhões
Data de Lançamento: Outubro de 2019
Descrição: DistilBERT é uma versão compacta do BERT, que reduz a quantidade de parâmetros pela metade, mantendo 97% da performance do modelo original. É mais rápido e consome menos recursos, sendo ideal para aplicações com restrições de hardware.
Aplicações Práticas: Resposta a perguntas, classificação de texto, análise de sentimentos, e tradução. Utilizado em dispositivos móveis e aplicações web para oferecer serviços de NLP eficientes e rápidos.
Gopher (DeepMind)
Parâmetros: 280 bilhões
Data de Lançamento: Dezembro de 2021
Descrição: Gopher é um dos modelos de linguagem de grande escala desenvolvidos pela DeepMind. Com 280 bilhões de parâmetros, Gopher foi treinado em uma ampla gama de tarefas de compreensão de linguagem natural. O modelo se destaca por seu desempenho em benchmarks de leitura e compreensão, superando outros modelos de linguagem de grande escala em várias métricas.
Turing-NLG (Microsoft)
Parâmetros: 17 bilhões
Data de Lançamento: Fevereiro de 2020
Descrição: Turing-NLG é um dos maiores modelos de linguagem desenvolvidos pela Microsoft, projetado para gerar texto com alta qualidade e coerência. É utilizado em várias aplicações de geração de conteúdo e assistentes virtuais.
Aplicações Práticas: Geração de texto, criação de conteúdo, assistentes virtuais, e tradução. Utilizado em plataformas de conteúdo digital e serviços de atendimento ao cliente para fornecer respostas precisas e contextuais.
Gemini 1.5 (Google DeepMind)
Parâmetros: Desconhecido
Data de Lançamento: Fevereiro de 2024
Descrição: Oferece uma das maiores janelas de contexto entre os LLMs, permitindo o processamento de longas sequências de texto e codificação extensa. Ideal para tarefas que exigem compreensão e geração de grandes volumes de texto.
Aplicações Práticas: Processamento de longas sequências de texto, análise de dados, criação de conteúdo, e suporte em aplicações de escrita. Utilizado em plataformas de escrita criativa e análise de grandes volumes de texto para melhorar a precisão e a qualidade do conteúdo gerado.
Eis, por enquanto, os melhores LLMs de 2024.
Estas descrições e resumos das aplicações práticas fornecem uma visão abrangente dos principais modelos de linguagem de grande escala, destacando suas capacidades e usos em diversas indústrias e tarefas.
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