IA Conversacional com LLaMA
O cenário da inteligência artificial (IA) mudou para sempre com o surgimento de grandes modelos de linguagem (LLMs) como o LLaMA. Desenvolvido pela Meta AI, este modelo inovador está pronto para revolucionar o desenvolvimento da IA conversacional. E, com o Python, estamos na vanguarda do aproveitamento dessa tecnologia para criar chatbots sofisticados e assistentes inteligentes.
O que é LLaMA?
O LLaMA é um modelo de linguagem grande. Embora a Meta o anuncie como de código aberto, ele tem restrições de uso. Mas, independente desse detalhe, o LLaMA redefiniu os limites da compreensão e geração de linguagem natural. Seus recursos avançados permitem que os desenvolvedores criem aplicativos de IA conversacional altamente eficazes. Eles incluem desde chatbots de atendimento ao cliente até geradores de conteúdo personalizados. E, como seu uso em geral não tem custos, o LLaMA se popularizou rapidamente.
LlaMA para aplicações do mundo real
LLaMA pode ser usado facilmente para criar aplicações do mundo real. Entre as principais estão:
Chatbots: desenvolva chatbots envolventes e inteligentes que possam fornecer atendimento ao cliente, responder a perguntas e até mesmo manter conversas semelhantes às humanas usando os recursos de IA conversacional do LLaMA.
Classificação de texto e análise de sentimento: aproveite a compreensão de linguagem natural do LLaMA para classificar os textos com base em seu conteúdo e analisar o sentimento em avaliações, postagens de mídia social ou feedback do usuário. LLaMA também pode realizar classificação tópica e NER.
Tradução de idiomas: traduza textos para várias línguas. A mais nova versão do LLaMA tem suporte para inglês, alemão, francês, italiano, português, hindi, espanhol e tailandês.
- Geração de textos: gere conteúdos criativos como poemas, roteiros, e-mails e muito mais.
Configurando o LLaMA em Python
Começar a usar o LLaMA é um processo simples. Antes, isso era feito principalmente com a biblioteca Allennlp. Hoje, as alternativas populares incluem a biblioteca Transformers da Hugging Face, Ollama, Llama.cpp, entre outros.
Ollama é certamente a alternativa mais fácil para quem tem pouca familiaridade com as bibliotecas de deep learning. Com ela, você pode integrar sem esforço esse poderoso modelo em seus projetos Python. No entanto, lembre-se de que, para realizar ajuste fino do modelo, Ollama não é adequada. Ela permite apenas ajuste através de prompts. Para tarefas mais avançadas, as melhores alternativas são a biblioteca Transformers e Llama.cpp. Mas ambas exigem configurações avançadas para um desempenho ideal.
Para usar o LLaMA com Ollama, primeiro instale o pacote para usar sua API. Veja as instruções de instalação para seu sistema operacional aqui. Depois, instale o pacote para Python como descrito aqui. Em seguida, selecione um dos LLMs LLaMA disponíveis na plataforma Ollama e realize seu download. Por exemplo, o código abaixo baixa o LLaMA 3.2 de tamanho 3B:
ollama pull llama3.2
Personalizando seu LLM
O LLaMA oferece opções de personalização incomparáveis. Elas permitem que você ajuste o modelo em seus conjuntos de dados específicos para desenvolvimento personalizado de chatbot e ferramentas. Com isso, você pode criar soluções de IA conversacional altamente eficazes que atendem às suas necessidades exclusivas. Para exemplificar como isso é fácil, iremos customizar com prompts o LLaMA 3.2 3B para uma tarefa de geração de textos. No exemplo, solicitamos a geração de textos em linguagem simples. Quanto mais detalhes você fornecer no prompt, mais personalizado será o resultado obtido.
import ollama
# Inicia the Ollama client
client = ollama.Client()
# Defina o modelo a ser usado
model = "llama3.2"
# Função para gerar texto
def gera_texto(text):
prompt = f"""Responda a pergunta abaixo em linguagem simples:
Texto: "{text}"
"""
response = client.generate(model=model, prompt=prompt)
return response['response']
# Exemplo de textos
textos = [
"O que é um computador quântico?",
"O que é um disco voador?",
]
for texto in textos:
resultado = gera_texto(texto)
print(f"Texto: {texto}")
print(f"Resultado: {resultado}\n")
A estrutura do código acima é bem direta. Iniciamos um cliente Ollama, definimos o modelo LLaMA, escrevemos um prompt e alimentamos o modelo com ele para a geração de textos.
Exemplos de respostas obtidas
Abaixo, veja as respostas obtidas para os prompts acima:
Texto: O que é um computador quântico?
Resultado: Um computador quântico é uma máquina que usa a física quântica para processar informações. Isso significa que ele usa partículas como átomos e elétrons para realizar cálculos, em vez de usar bits (0s e 1s) como os computadores tradicionais.
Os computadores quânticos têm o potencial de ser mais rápidos e eficientes do que os computadores tradicionais. Eles também podem resolver problemas complexos que são difíceis ou impossíveis para os computadores tradicionais resolver. No entanto, ainda é preciso desenvolver tecnologias para tornar esses computadores quânticos práticos e acessíveis.
Texto: O que é um disco voador?
Resultado: Um disco voador é uma teoria popular que sugere que alguns objetos voam no céu sem motor ou propulsão. Esses objetos são frequentemente descritos como discos planos e brancos, com luzes ou cores acesas ao redor.
No entanto, a maioria das autoridades científicas considera o disco voador uma explicação não científica para fenômenos naturais. Alguns exemplos de objetos que podem ser confundidos com discos voadores incluem:
- Meteors ou meteoritos
- Aviões ou balões aéreos
- Iluminação atmosférica
É importante lembrar que não há evidências científicas concretas para o existência de objetos voadores sem motor.
Use parâmetros para personalizar as respostas do LLaMA
Uma expansão simples que pode ser feita no código acima é a inclusão de parâmetros. Veja o trecho abaixo. Nele, mudaremos apenas a geração do texto (linha 14 no trecho de código anterior):
response = client.generate(model=model, prompt=prompt, options = {
#'temperature': 0.9, # muito criativo
'temperature': 0, # muito conservador
"top_p": 0.9, # Parâmetro de amostragem do núcleo
"max_tokens": 150, # Número máximo de tokens na resposta
"presence_penalty": 0.1, # Penalizar novos tokens com base em sua presença no texto até o momento
"frequency_penalty": 0.1 # Penalizar novos tokens com base em sua frequência no texto até o momento
})
No exemplo acima, adicionamos vários parâmetros ao modelo. O parâmetro temperature (temperatura) controla a aleatoriedade das respostas. Você pode usá-lo para controlar o nível de criatividade do modelo. Valores mais baixos (por exemplo, 0.3) tornam a saída mais focada e determinística. O parâmetro top_p é o parâmetro de amostragem do núcleo. Ele auxilia a manter um equilíbrio entre diversidade e qualidade do texto gerado. max_tokens limita o comprimento (número de palavras) da resposta do modelo. Já os parâmetros presence_penalty e frequency_penalty auxiliam na redução da repetição de palavras na saída.
Varie os parâmetros para entender como cada um deles afeta a qualidade dos resultados obtidos.
Conclusão
O LLaMA representa um grande salto na IA conversacional. Ele fornece aos desenvolvedores as ferramentas para criar chatbots sofisticados e sistemas inteligentes que podem interagir com humanos de maneiras significativas. E tudo isso de forna simples e eficiente. Com sua facilidade de uso e recursos de personalização, o LLaMA tem o potencial de revolucionar como interagimos com a tecnologia. Além disso, ele também é uma ferramenta fundamental na popularização dos usos de tecnologias de IA para desenvolvedores.
