Confuso com LLMs e FMs? Vamos Descomplicar Juntos!

Sabe aquela sensação de estar tão imerso em algo que, de repente, você assume que todo mundo ao seu redor entende exatamente do que está falando? Pois é, isso acontece muito quando trabalhamos com IA Generativa no dia a dia. Focamos tanto nas soluções e inovações que, às vezes, esquecemos de voltar ao básico e explicar alguns conceitos essenciais.

Foi exatamente o que aconteceu comigo durante uma apresentação recente. Comecei a despejar um monte de abreviações e termos técnicos de IA Generativa para um público que estava apenas começando sua jornada nesse fascinante mundo. O ponto “alto” foi quando eu entrei no assunto de Foundation Models (FMs) e Large Language Models (LLMs), achando que estava mandando muito bem. De repente, uma mãozinha se levantou no meio da plateia e alguém disse: "Não estou entendendo nada do que você está falando. Você pode explicar a diferença entre esses tais de FMs e LLMs que você não para de mencionar?".

E é aqui que começa o nosso bate-papo. Bora descomplicar esses termos e entender o que são Foundation Models e Large Language Models!

Foundation Models (FMs): O Alicerce para Diversas Tarefas

Os Foundation Models são como o "alicerce" da Inteligência Artificial. Eles são treinados em uma enorme quantidade de dados e são projetados para lidar com múltiplos tipos de tarefas. A grande sacada dos FMs é que eles não são especialistas em um único domínio (como texto), mas podem ser aplicados em várias modalidades como texto, imagem, áudio, vídeo e até dados estruturados.

Um bom exemplo é o Claude, desenvolvido pela Anthropic. Ele é um Foundation Model projetado com foco em segurança e alinhamento a valores humanos. Claude vai além de um LLM tradicional, porque é treinado para lidar com múltiplas tarefas e contextos complexos, sendo um modelo multitarefa que pode ser adaptado para várias aplicações e sempre com foco na segurança e comportamento ético.

Outro exemplo de FM é o DALL-E, um modelo que gera imagens a partir de descrições textuais. Aqui, temos uma IA que interpreta o texto e converte isso em imagens completamente novas, geradas artificialmente. O DALL-E é um ótimo exemplo de como FMs podem atuar em domínios diferentes além da linguagem, como a visão computacional. Se você descreve "um gato astronauta flutuando no espaço", o DALL-E pode gerar uma imagem exatamente dessa descrição.

Mas por que FMs são importantes? Boa pergunta, a importância está em nos permitir que uma mesma "base" seja adaptada para diferentes tarefas e domínios. Pense em um FM como uma ferramenta multiuso. Um dia, você o usa para gerar imagens; no outro, para entender texto ou interpretar sons. Isso os torna fundamentais em aplicações como diagnóstico por imagem, análise de dados de sensores e muito mais.

Large Language Models (LLMs): Especialistas em Linguagem

Agora, vamos falar dos Large Language Models (LLMs). Esses são modelos que têm foco exclusivo em linguagem natural. Eles são especialistas em entender e gerar texto. Se você já pediu para um assistente virtual fazer uma pesquisa ou redigir uma mensagem, é provável que um LLM esteja trabalhando nos bastidores.

LLMs são como aquele amigo que sempre tem a palavra certa. Eles são treinados em quantidades enormes de dados textuais e conseguem produzir respostas contextuais. Quanto maior o modelo, melhor ele entende nuances de linguagem, contextos complicados e até mesmo consegue fazer piadas (nem sempre boas, é verdade).

O famoso GPT-4 é um dos melhores exemplos de LLM. Ele é incrivelmente poderoso para tarefas de geração de texto, como escrever artigos, responder perguntas e até ajudar a compor músicas. 

Qual a Grande Diferença Entre FMs e LLMs?

A diferença é simples, enquanto os Foundation Models (FMs) são multiuso, podendo ser aplicados em tarefas variadas (como entender texto, gerar imagens, analisar sons), os Large Language Models (LLMs) são modelos que focam somente em linguagem natural.

Imagine que um FM é como uma plataforma de trabalho versátil, usada para vários fins. Já o LLM é como um especialista em linguagem que entende e gera textos muito bem, mas sem sair desse domínio. 

Finalizando...

Da próxima vez que aquele sabichão (eu sei, eu fiz isso) começar a falar sobre FMs ou LLMs de forma alucinada sem contextualizar e explicar o que são, espero que você se sinta mais à vontade para participar da conversa e dar aquele puxão de orelha básico no palestrante. E, se ainda restarem dúvidas, lembre-se: os FMs são os generalistas multitarefas, enquanto os LLMs são os mestres da palavra.