LLMs, ou grandes modelos de linguagem, podem ser considerados um avanço para a ciência e análise de dados e ficaram mais conhecidos devido ao crescimento da IA generativa. Eles permitem gerar respostas e outros conteúdos de forma semelhante à humana, por exemplo, explicando temas complexos em um tom mais simples ou criando artigos com o estilo de um determinado escritor.
No campo da ciência de dados, os LLMs também transformam a maneira com que as empresas capturam, gerenciam e analisam dados, mudando basicamente a forma com que cientistas de dados fazem seus questionamentos e recuperam informações específicas.
O que são LLMs?
Nos últimos anos, as empresas passaram a depender significativamente da análise de dados para guiar suas decisões de negócios. A inteligência artificial, então, passou a fazer parte do dia a dia dessas organizações e revolucionou fluxos de trabalho e processos, tornando-os mais eficientes e produtivos.
Os LLMs são algoritmos de machine learning, também chamados de redes neurais, criados para compreender a linguagem humana e gerar respostas semelhantes ao que uma pessoa faria, tudo com base nos dados aos quais esses algoritmos foram treinados. LLMs conseguem prever a probabilidade de que palavras serão usadas em uma frase, o que os torna extremamente funcionais para gerar, traduzir e interpretar textos.
Essas redes neurais são treinadas com grandes volumes de dados baseados em texto para gerar respostas inteligentes e criativas às questões formuladas pelos usuários, utilizando, basicamente, livros, artigos, sites e quaisquer outros textos como fontes.
Por meio de técnicas de aprendizagem profunda, os modelos criados se destacam pela compreensão e geração de textos para potencializar as mais diversas aplicações, como ferramentas de criação de conteúdo, tradução, chatbots para o atendimento ao cliente, análises financeiras, pesquisas científicas e para tornar as ferramentas de pesquisa na internet mais eficientes.
Mas como isso transforma a pesquisa de dados?
Indexação avançada
Índices são estruturas de dados que organizam informações para tornar as pesquisas mais efetivas. Eles contêm informações sobre os documentos presentes em um conjunto de dados, como palavras-chave, tópicos e informações semânticas e contextuais. LLMs usam esses índices para processar e analisar dados com maior eficiência.
Compreensão profunda da consulta
LLMs conseguem compreender frases complexas e entender com precisão a consulta do usuário. No momento que uma pesquisa é realizada, o modelo interpreta seu significado com base na sintaxe, na semântica e no contexto. Dessa forma, o resultado é mais rápido e fornece informações específicas extraídas de grandes conjuntos de dados.
Classificação de pesquisa superior
Modelos LLM também podem melhorar a experiência de pesquisa, tornando os resultados mais alinhados à intenção do usuário. Por meio do aproveitamento dos recursos de linguagem natural, os resultados se tornam mais relevantes e precisos.
Pesquisa contextual
LLMs analisam o contexto da consulta e as interações realizadas anteriormente pelo usuário para tornar o resultado personalizado e contextualizado. Preferências do usuário, localização e até o histórico de navegação permitem a adaptação dos resultados às necessidades e preferências do usuário, proporcionando uma experiência completa.
Aprendizado e melhoria contínua
Os grandes modelos de linguagem funcionam de forma dinâmica, sendo continuamente atualizados e refinados à medida que novas informações são capturadas. Com isso, a capacidade de pesquisa também se adapta e melhora ao longo do tempo.
O LLM na ciência de dados
LLMs fornecem diversos recursos para otimizar a eficácia da análise de dados e, principalmente, dos processos de tomada de decisão. Esses grandes modelos de linguagem permitem o processamento de dados em formato texto, extraindo insights valiosos de dados não estruturados. Isso leva a análise de dados a outro patamar. Tradicionalmente, a ciência de dados se concentra, principalmente, em informações estruturadas ou numéricas, já os LLMs ajudam na compreensão e aproveitamento de dados capturados de textos disponíveis.
Como utiliza algoritmos baseados no processamento de linguagem natural (PNL), os LLMs extraem padrões, sentimentos e contexto de informações textuais, permitindo uma compreensão mais completa de conversas em mídias sociais, interações com clientes e qualquer outra fonte de informações não estruturadas.
Com isso, contribuem para tornar mais precisas as informações utilizadas para o processo decisório. Ao incorporar esses insights na análise de dados, as empresas podem ter uma visão mais completa de seus clientes e mercado, revelar tendências, sentimentos e encontrar padrões ocultos que normalmente não são identificados por meio da análise de dados tradicional. Assim, com a integração desses insights à análise de dados estruturados, as decisões são tomadas com base em dados alinhados com o mercado, visando negócios e com as preferências dos clientes.
Benefícios do LLM na ciência e análise de dados
LLMs contam com diversos benefícios para a ciência e análise de dados. Por oferecerem recursos exclusivos, podem ser utilizados para pesquisa, análise, manipulação e visualização de informações, entre outros:
Maior eficiência na ciência de dados
O ganho de eficiência é o maior benefício do LLM para a ciência de dados. Ele ajuda a automatizar diversas tarefas relacionadas à análise, manipulação e interpretação de dados e processa as informações para tornar os dados textuais mais fáceis de serem compreendidos.
Análise e manipulação de dados otimizados
LLMs podem ser utilizados para extrair insights, identificar sentimentos e padrões de informações não estruturadas e capturadas em diversas interações entre o cliente e a empresa. A incorporação de LLMs nos fluxos de trabalho de análise de dados permite que as empresas melhorem sua capacidade de gerar insights baseados em dados textuais.
Facilidade para visualizar dados
Os LLMs também permitem a exploração de dados textuais visualmente. Com técnicas de incorporação de palavras ou modelagem de tópicos, é possível capturar relações semânticas entre as palavras, permitindo sua visualização como nuvens de palavras, gráficos de dispersão ou de rede. Dessa forma, analistas de dados conseguem identificar padrões, exploram relacionamentos e obtêm maior compreensão das informações.
Respostas aprimoradas
LLMs tornam a tradução de dados complexos em textos e representações visuais de compreensão mais simples. Graças aos recursos de processamento da linguagem natural, também transformam análises complexas em resumos acessíveis a usuários não técnicos, facilitando a utilização para tomadas de decisões mais inteligentes e a identificação de padrões e informações discrepantes.
Transforme dados em inteligência
A integração entre o uso de LLMs e a IA preditiva fornece um grande potencial para a análise de dados. LLMs podem ser usados para interpretar com eficiência modelos preditivos, gerar explicações em linguagem natural e fornecer resumos das previsões efetuadas pelos modelos de IA. Além disso, podem facilitar a compreensão dos resultados produzidos pelos algoritmos. Com isso, as empresas podem tornar seus modelos mais precisos e robustos. E a RED pode ajudar nessa jornada. Entre em contato e saiba como.