Memorial de projetos : modelos de linguagem de grande escala - a evolução do processamento da linguagem natural

Abstract

Resumo: Os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) consolidaram-se como elementos centrais na popularização da Inteligência Artificial (IA), especialmente a partir de 2022, quando ganharam visibilidade com aplicações como o ChatGPT. Esses modelos são fruto de um processo evolutivo que remonta às primeiras discussões sobre a possibilidade de máquinas demonstrarem inteligência, e avançaram significativamente graças ao aumento do poder computacional, da disponibilidade de dados em larga escala e do aperfeiçoamento de arquiteturas de rede. Os LLMs distinguem-se pela capacidade de processar, compreender e gerar linguagem natural de forma coerente, o que os tornou ferramentas versáteis em diversos contextos, desde assistência à programação e busca de informações até aplicações multimodais que combinam texto, imagem e outros tipos de dados. Apesar de seu impacto, sua adoção apresenta desafios expressivos. O treinamento de modelos com bilhões de parâmetros exige elevado consumo de energia e infraestrutura robusta, levantando preocupações ambientais e sociais, além de ampliar desigualdades de acesso, dado que apenas grandes corporações dispõem dos recursos necessários. Também se destacam os desafios éticos e regulatórios, que envolvem riscos de vieses algorítmicos, disseminação de desinformação, produção de conteúdos nocivos e potenciais usos maliciosos, o que reforça a necessidade de governança, transparência e regulamentação, como demonstram iniciativas em curso em diversos países. Em síntese, os LLMs representam um marco disruptivo na evolução da IA, mas sua consolidação depende de um equilíbrio entre inovação tecnológica, sustentabilidade, ética e regulação responsável

Abstract: Large Language Models (LLMs) have become central to recent advances in Artificial Intelligence (AI), gaining widespread visibility since 2022 through applications such as ChatGPT. These models are the result of a long evolutionary process, benefiting from increased computational power, large-scale data availability, and refined network architectures. LLMs excel at processing, understanding, and generating coherent natural language, enabling versatile applications ranging from programming assistance and information retrieval to multimodal tasks integrating text, images, and other data types. However, their adoption poses significant challenges. Training models with billions of parameters demands substantial energy and infrastructure, raising environmental, social, and access equity concerns. Ethical and regulatory issues, including algorithmic bias, misinformation, harmful content, and potential malicious use, highlight the need for transparency, governance, and regulation. In sum, LLMs represent a disruptive milestone in AI development, but their long-term impact depends on balancing technological innovation with sustainability, ethics, and responsible regulation