O que são LLMs (grandes modelos de linguagem)?

Quando você usa a IA generativa para resumir um relatório ou redigir um texto de redes sociais, os grandes modelos de linguagem (LLMs) são os responsáveis por isso, pois eles são a tecnologia subjacente que alimenta a IA generativa.

Assim, eles podem ser caracterizados como um sistema avançado de IA, que utiliza tecnologias como machine learning e aprendizado profundo para analisar uma enorme quantidade de dados e gerar imagens, vídeos e textos de acordo com o input dado pelo usuário.

E, à medida que os LLMs extraem mais dados, eles são capazes de gerar resultados cada vez mais precisos. Isso é essencial para empresas, que podem usar LLMs para oferecer aos clientes um conteúdo mais relevante e personalizado.

Os avanços na inteligência artificial (IA) impulsionados pelos LLMs também possibilitam que as empresas criem e implantem agentes de IA. Ao receber um prompt de clientes ou funcionários, esses sistemas inteligentes são capazes de resolver problemas complexos usando memória, raciocínio sequencial e autorreflexão.

Neste conteúdo, vamos explorar o que é LLM, como eles funcionam, e como eles podem impactar os usos da inteligência artificial no dia a dia das empresas.

O que você aprenderá:

• O que são grandes modelos de linguagem (LLMs)?
• Como os grandes modelos de linguagem funcionam?
• Como os grandes modelos de linguagem (LLMs) são treinados?
• Para que os grandes modelos de linguagem (LLMs) são usados?
• Exemplo do uso de LLMs no dia a dia das empresas
• Quais são as vantagens e desvantagens dos LLMs?
• Como o uso de LLMs pode impactar a sua empresa?
• Você deveria criar o seu próprio LLM?
• Qual é o futuro dos LLMs?
• Aproveite o poder dos LLMs com o Agentforce
• FAQ: confira as principais dúvidas sobre LLMs

Os grandes modelos de linguagem (LLMs) são os motores que impulsionam a IA generativa. Esses modelos utilizam diversas tecnologias, como redes neurais, aprendizado profundo e machine learning para compreender e gerar conteúdo em linguagem natural.

Basicamente, o LLM é o que faz com que IAs como o ChatGPT, Gemini e o Midjourney, por exemplo, sejam tão especiais, pois ele permite que as IAs generativas consigam entender e responder a perguntas com linguagem natural.

Para isso, os modelos são treinados com grandes quantidades de dados de texto, imagem, vídeo e outros tipos de conteúdo.

Dependendo do tipo de dado utilizado para treinar o LLM, os modelos podem ser usados para criar diversos conteúdos, incluindo conteúdo visual, de texto, e até códigos de programação. Além da criação, os modelos também são capazes de fazer a interpretação de conteúdos, podendo gerar resumos, sugerir melhorias, propor temas relacionados, entre outros.

Para não ficar subjetivo demais, vamos exemplificar. Vamos supor que você acessou o GPT e pediu para que ele criasse 5 imagens diferentes de um cachorrinho sentado no chão, olhando para o pôr do sol em uma praia. O LLM é o responsável por entender essa solicitação, procurar em seu banco de dados as referências corretas para então gerar as imagens pedidas. O resultado desse pedido (as 5 imagens geradas) só ocorre porque a IA está alimentada com inúmeros dados e informações sobre imagens de praia, cães e pores do sol.

Além de imagens, você também pode solicitar outputs de texto. Por exemplo, você pode pedir a um modelo de IA generativa que crie um resumo deste artigo. Primeiro, você enviaria o texto do artigo para sua ferramenta de IA para que ela o consuma e analise. Em seguida, você escreveria o prompt detalhando o que deseja. Por fim, o LLM produziria um resumo detalhado.

Claro, um bom prompt também importa para que o output seja satisfatório. Ele funciona como um conjunto de palavras-chave que serão o gatilho para que a IA procure corretamente as informações necessárias no seu banco de dados e estruture uma resposta alinhada com a solicitação.

Com os dados certos, as empresas podem usar LLMs de diversas formas, por exemplo, a sua equipe de vendas pode usar a IA para tarefas como gerar propostas, sempre utilizando dados relevantes do cliente que informam sobre pontos problemáticos e preferências.

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Antes de começar a se aprofundar mais em sua estratégia de IA generativa, é importante entender como essa tecnologia funciona. Os grandes modelos de linguagem dependem de três componentes: aprendizado de máquina (e aprendizagem profunda), redes neurais e modelos de transformadores.

Os LLMs funcionam por meio dos modelos de aprendizado de deep e machine learning.

Os algoritmos de aprendizado de máquina (ML) instruem os LLMs sobre como coletar dados, descobrir conexões e identificar características comuns.

A aprendizagem profunda é um subconjunto do ML, que permite que os LLMs aprendam com menos intervenção humana e usa uma abordagem probabilística para melhorar a precisão.

Um dos componentes mais poderosos desse tipo de tecnologia é o mecanismo de atenção, que permite ao modelo identificar e priorizar as partes mais relevantes das informações processadas (inputs), como se ele soubesse exatamente onde focar sua “atenção” em meio a grandes volumes de texto.

Dessa maneira, o processo de aprendizado dos LLMs se baseia na antecipação: eles são treinados para prever qual será a próxima palavra em uma sequência, levando em conta tudo o que veio antes. Isso é feito ao transformar palavras em tokens — pequenas unidades de texto — que são convertidas em vetores numéricos chamados embeddings. Esses vetores funcionam como uma espécie de mapa que representa o significado contextual das palavras dentro de um determinado enunciado.

Para que esse nível de entendimento seja possível, os modelos precisam ser expostos a enormes conjuntos de dados, geralmente envolvendo bilhões de páginas de texto. A partir dessa exposição, os LLMs conseguem captar padrões linguísticos, compreender estruturas sintáticas e até inferir relações conceituais mais abstratas.

Para exemplificar, considere um LLM que analisa 1.000 frases. As ferramentas de aprendizagem profunda identificam que as letras "E", "T", "A" e "O" aparecem com mais frequência. A partir daí, o modelo extrapola (corretamente) que estas estão entre as letras mais usadas em inglês.

As redes neurais, também chamadas de redes neurais artificiais (ANNs), são grupos de nós conectados capazes de se comunicar entre si. Esses nós são organizados em camadas, incluindo entrada, saída e pelo menos uma camada intermediária, e possibilitam que os LLMs processem informações rapidamente. Essas redes são vagamente baseadas nas redes neurais do cérebro humano, mas são muito menos complexas.

Os modelos transformadores ajudam os LLMs a entender o contexto da linguagem. Usando uma técnica conhecida como autoatenção, esses modelos podem analisar a estrutura da frase e a escolha de palavras para entender como os elementos da linguagem se relacionam entre si. Isso permite que os LLMs entendam e processem melhor as consultas dos usuários.

Os LLMs entendem o texto de forma diferente dependendo dos modelos usados por eles. Os modelos somente codificador se concentram em dar sentido ao texto fornecido, enquanto os modelos somente decodificador geram texto com base em um prompt.

Quando você os reúne — codificador-decodificador — os LLMs são capazes de entender e gerar texto, assumindo tarefas baseadas em linguagem, como atendimento ao cliente ou vendas.

Por exemplo, um chatbot de IA orientado por LLM pode ser usado para responder às perguntas dos clientes sobre prazos de entrega, detalhes do produto ou mudanças de preços, liberando representantes humanos para trabalhar em tarefas mais estratégicas.

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Em geral, quando o assunto é IA e suas aplicações, deparamo-nos com uma ideia bastante comum: que ter uma quantidade massiva de dados é a solução para todos os problemas da empresa e que, dessa forma, ela vai conseguir criar ou manejar uma IA de forma efetiva. No entanto, isso está longe de ser verdade.

Isso porque de nada adianta contar com um banco de dados volumoso se esses dados não estão harmonizados e unificados. Para isso, é necessário ter certeza de que os dados, mesmo que puxados de diferentes fontes, não estão duplicados e que, somados, transformam-se em informação relevante sobre os usuários, leads e prospects,

Nesse sentido, a harmonização se torna o processo de padronização e integração de informações provenientes de diferentes fontes, formatos ou estruturas, com o objetivo de torná-las compatíveis e comparáveis em um ambiente unificado. Esse processo envolve a identificação e resolução de inconsistências semânticas, estruturais e de formato entre os dados.

No contexto de arquiteturas de dados modernas, como data lakes, data warehouses e sistemas de business intelligence, a harmonização é um passo crítico para garantir a qualidade e a interoperabilidade dos dados antes de análises mais avançadas. Quando feita corretamente, permite que algoritmos de machine learning, análises estatísticas e visualizações operem sobre dados consistentes e confiáveis, reduzindo erros, vieses e ruídos.

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Há vários tipos de agentes de LLM, mas independentemente do tipo, o treinamento é essencial para melhorar a precisão e a confiabilidade dos resultados. Como as redes neurais baseadas em transformadores podem incluir bilhões de parâmetros, é necessário treinamento para garantir que os parâmetros sejam corretamente ponderados e aplicados às consultas.

O treinamento dos LLMs podem ser divididos em 3 fases:

• pré-treinamento;
• ajuste fino (fine-tuning);
• reforço com feedback humano (RLHF).

No pré-treinamento, o modelo é exposto a um grande volume de dados não rotulados, como textos extraídos da web, livros, artigos e outras fontes públicas. O objetivo aqui é ensinar o modelo a prever a próxima palavra em uma sequência textual, utilizando técnicas de aprendizado auto supervisionado.

Isso permite que o LLM aprenda estruturas linguísticas, padrões semânticos e associações contextuais em larga escala, utilizando arquiteturas como o Transformer.

A segunda fase, o fine-tuning, é realizada em conjuntos de dados mais específicos e cuidadosamente curados, geralmente relacionados ao domínio de aplicação pretendido. Essa etapa permite adaptar o modelo às necessidades de um setor, empresa ou tarefa específica — como atendimento ao cliente, suporte técnico, análise jurídica ou finanças.

Nesta fase, também é comum a utilização de validação cruzada, controle de overfitting e métricas específicas de desempenho, como perplexidade ou F1-score, dependendo do tipo de tarefa.

Empresas que desejam treinar ou adaptar LLMs para seus próprios contextos podem seguir duas abordagens: treinar modelos do zero, o que requer recursos computacionais massivos (geralmente clusters com milhares de GPUs), ou aplicar técnicas de adaptação mais acessíveis, como fine-tuning, prompt tuning ou LoRA (Low-Rank Adaptation), sobre modelos já pré-treinados disponíveis publicamente (por exemplo, LLaMA, Falcon, Mistral).

Essa segunda abordagem é a mais comum no ambiente corporativo, pois oferece flexibilidade e eficiência sem o custo extremo do pré-treinamento.

A terceira e última fase é o reforço com feedback humano (RLHF), uma técnica que envolve a interação entre humanos e máquinas para fornecer um tipo de feedback qualitativo que aprimora a capacidade dos modelos de gerar respostas mais precisas, contextualmente relevantes e alinhadas às expectativas humanas.

Esse processo tem como objetivo refinar o modelo de linguagem, ajudando-o a aprender a partir das respostas humanas sobre o desempenho do modelo, indicando qual resposta foi mais útil, precisa ou apropriada. Dessa forma, o modelo deixa de depender apenas de dados automáticos ou predefinidos.

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Durante as fases de treinamento, é possível utilizar diversos modelos de treinamento. Diferentes modelos podem ser mais ou menos eficazes, dependendo da complexidade e do caso de uso de um LLM.

Saiba mais sobre cada um deles.

No Aprendizado zero-shot, os LLMs são treinados em tempo real. Os usuários fazem perguntas, e os LLMs classificam as fontes de dados conectadas para encontrar respostas. A precisão inicial geralmente é baixa, mas melhora com o tempo.

Em uma abordagem few-shot, os cientistas de dados fornecem uma pequena seleção de exemplos relevantes para ajudar os LLMs a estabelecer conexões básicas. O treinamento few-shot melhora significativamente a precisão em áreas específicas.

O treinamento em cadeia de pensamento (CoT) orienta os LLMs por um processo de raciocínio simples. Em vez de fazer uma única pergunta, o CoT a divide em várias partes. Aqui está um exemplo:

Prompt padrão:

Steve tem 20 camisas. Metade das camisas são de manga curta, e a outra metade são azuis. Quantas camisas azuis ele tem?

Prompt de CoT:

Steve tem 20 camisas.

Metade das camisas são de manga curta. Isso significa que ele tem 10 camisas de manga curta.

Metade dessas camisas são azuis, o que significa que ele tem 5 camisas azuis.

Embora o prompt em si não seja particularmente complicado, o CoT fornece uma abordagem passo a passo para a solução de problemas que mostra a um LLM como responder à pergunta. Essa abordagem pode então ser aplicada a outras perguntas.

Modelos de ajustes detalhados e específicos de domínio fornecem informações contextuais adicionais para casos de uso específicos. Por exemplo, uma empresa que busca melhorar a análise de sentimento nas redes sociais pode fornecer ao LLM informações detalhadas sobre como entender palavras e frases específicas dentro do contexto mais amplo das plataformas sociais.

Nesse tipo de modelo, em vez de olhar para o texto em si, o modelo o traduz em números — chamados de vetores. Ao usar números, os computadores podem usar o aprendizado de máquina para analisar mais facilmente como as palavras e frases são colocadas juntas e, assim, entender o contexto e o significado semântico para identificar as relações entre as palavras.

Em um modelo multimodal, os LLMs são treinados para usar vários formatos de dados para entrada e saída. Além de texto, esses formatos podem incluir dados de áudio, vídeo ou imagem.

Os LLMs oferecem aos agentes de IA a capacidade de entender e conversar em linguagem natural, diferente dos bots tradicionais equipados com modelos de linguagem desatualizados.

Os bots tradicionais exigem treinamento manual para entender a linguagem do cliente e criar diálogos. Esse processo é extremamente demorado e caro para uma empresa, mas os LLMs oferecem alternativas mais simples.

Por exemplo, soluções como o Agentforce — a camada agêntica da Salesforce Platform — usam habilidades pré-criadas (bem como ações personalizadas com pouco código) em vez de obrigar você a passar por um longo processo de treinamento. O Agentforce também usa IA conversacional, por isso as interações com agentes parecerão mais naturais do que robóticas.

Outros casos de uso comuns de LLMs incluem:

• Geração de texto: os LLMs podem gerar textos com base em seus dados, tornando-os mais relevantes para os seus clientes. Por exemplo, as equipes de marketing podem usar um LLM para redigir uma chamada à ação para um novo produto ou escrever um email promocional. As equipes de comércio também podem usar a IA para gerar promoções;
• Resumo do conteúdo: os usuários também podem pedir aos LLMs para resumir grandes blocos de texto. Eles também são capazes de personalizar o formato de saída. Os resumos podem ser entregues na forma de parágrafos mais curtos, listas com marcadores ou frases únicas;
• Resposta da base de conhecimento: muitas empresas têm bases de conhecimento voltadas para colaboradores e clientes que contêm respostas para perguntas comuns. Os LLMs podem usar essas bases de conhecimento para responder às consultas dos usuários;
• Geração de código: também é possível usar LLMs para geração de código, após os modelos serem treinados em uma linguagem específica. Por exemplo, as equipes podem pedir que um modelo gere código Python para realizar uma função específica;
• Análise de sentimento: os LLMs podem coletar dados de postagens em redes sociais, e-mails, textos e outras fontes de dados e, em seguida, analisar esses dados para determinar o sentimento geral do usuário. Essa é uma ótima maneira de usar a IA de marketing para identificar clientes que possam estar frustrados ou insatisfeitos e tomar medidas para resolver o problema;
• Tradução de idiomas: os LLMs também podem atuar como serviços de tradução, o que ajuda a sua equipe de atendimento a usar a IA para responder a consultas feitas em idiomas diferentes do seu. Os usuários podem pedir aos modelos que traduzam frases ou parágrafos para outro idioma. Dada a grande quantidade de dados disponíveis online, essa é uma tarefa simples para os LLMs. A ressalva? As traduções geralmente não têm contexto, portanto, é recomendável que haja supervisão humana;
• Classificação e categorização: usando LLMs, as empresas podem agilizar o processo de classificação e categorização de dados. Primeiro, os usuários fornecem detalhes: se os dados contiverem o elemento "X" ou o valor "Y", pertencerão à categoria "Z". Em seguida, os LLMs têm a tarefa de analisar todos os dados dentro de um conjunto específico e atribuir quaisquer valores correspondentes a uma categoria designada;
• Agentes de IA: os avanços nos LLMs possibilitaram o uso de agentes de IA. Esses apps autônomos podem fornecer suporte especializado sob demanda para clientes ou funcionários e podem ser personalizados para atender a requisitos comerciais específicos.

Para exemplificar o uso dos LLMs no dia a dia das empresas, confira esses exemplos.

A Fórmula 1 vive um crescimento global impulsionado por sua base jovem e diversa de fãs, alcançando 750 milhões de pessoas em 2023. Para acompanhar essa expansão e personalizar a experiência dos fãs (a maioria dos quais acompanha o esporte digitalmente), a F1 adotou soluções da Salesforce, como Agentforce, Service Cloud, Marketing Cloud e Data Cloud.

Assim, com dados integrados de mais de 100 fontes, a F1 oferece suporte 80% mais rápido e resolve 95% dos casos no primeiro contato. Além disso, a IA personalizada aumentou em 22% a taxa de cliques em campanhas de marketing.

Por fim, o ecossistema Salesforce é completado com o uso do Tableau e do Sales Cloud, que apoiam a equipe comercial, transformando dados dos fãs em insights valiosos para novas parcerias.

Confira o case completo da parceria entre a Salesforce e a Fórmula 1.

O site de Ajuda da Salesforce recebe mais de 60 milhões de visitas por ano, e a crescente demanda por suporte levou à criação do Agentforce, uma camada inteligente que oferece atendimento 24/7 com base em IA e linguagem natural.

Integrado ao Data Cloud e ao Service Cloud, o Agentforce acessa dados em tempo real, como histórico de casos, compras e uso de produtos, para responder de forma personalizada e instantânea a até 85% das solicitações dos clientes, sem intervenção humana.

Em apenas seis meses, a Salesforce reduziu o tempo de resposta em 65% e já realizou mais de 1 milhão de interações. Diferente dos antigos chatbots baseados em palavras-chave, o Agentforce entende perguntas complexas no contexto do cliente e realiza tarefas como redefinir senhas, informar limites de API e encaminhar casos mais críticos diretamente para representantes humanos, com todo o contexto já resumido.

A Salesforce demonstra como a combinação entre automação inteligente e toque humano redefine a experiência de suporte moderno. Confira o case completo do Agentforce!

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Os LLMs oferecem uma série de vantagens para as organizações. Isso inclui a redução ou eliminação de processos manuais e a capacidade de descobrir novas tendências e insights usando as fontes de dados disponíveis. No entanto, para usar os LLMs de forma eficaz, as empresas devem reconhecer onde eles se destacam e onde podem ter dificuldades.

Veja algumas das principais vantagens e possíveis desvantagens dos LLMs:

As principais vantagens dos LLMs incluem:

• Adaptabilidade: como os LLMs usam o modelo de arquitetura de transformador, em vez de regras explícitas que são gravadas no código, eles pode se adaptar aos prompts dinâmicos e imprevisíveis que receber;
• Flexibilidade: não existe uma maneira única de usar LLMs. As empresas podem personalizar essas ferramentas para atuar como assistentes de IA, copilotos ou agentes autônomos;
• Desempenho: à medida que os LLMs analisam e incorporam mais dados, seu desempenho melhora, reduzindo o tempo entre a consulta e a resposta;
• Eficiência: como grande parte do aprendizado do LLM acontece independentemente da supervisão humana, a equipe fica livre para assumir outras tarefas estratégicas.

Entretanto, os modelos possuem alguns desafios, como:

• Custos operacionais e de desenvolvimento: o processo de desenvolvimento pode ser demorado e caro. Alguns custos comuns incluem escrever e testar código, encontrar e incorporar conjuntos de dados e garantir que os LLMs estejam respondendo corretamente aos dados de treinamento;
• Preocupações éticas: se os dados usados para tomar decisões forem coletados sem o consentimento do usuário, as empresas podem estar sujeitas a problemas jurídicos. O viés é outra preocupação. Se os conjuntos de dados estiverem ponderados incorretamente ou contiverem dados imprecisos, isso pode levar a respostas que parecem precisas, mas são tendenciosas em relação a um determinado grupo ou resultado;
• Explicabilidade: é difícil de explicar a natureza da tomada de decisão do LLM. Isso pode minar a confiança nos resultados e na tomada de decisões do LLM. Para compensar isso, use uma camada de confiança que informe como as decisões foram tomadas;
• Alucinações: as alucinações ocorrem quando os usuários pedem que os LLMs "imaginem" que podem realizar ações que não poderiam realizar. Por exemplo, um cibercriminoso pode pedir a um LLM que forneça as informações de contato de todos em uma empresa. O LLM nega a solicitação com base em seu conjunto de regras de segurança. Em seguida, o invasor pede ao modelo que imagine que ele pode realizar a ação. Com isso, o LLM realmente conclui a função solicitada;
• Tokens de falha: Os tokens de falha são sequências de caracteres que produzem resultados inesperados. Tanto os tokens em si quanto as saídas parecem bastante aleatórios, o que dificulta identificar quando ou como eles acontecem;
• Riscos de segurança: os modelos também podem apresentar riscos de segurança. Por exemplo, se os LLMs de negócios forem treinados em dados públicos e privados, é possível que sejam comprometidos ou que os dados protegidos sejam expostos.

A adoção de Large Language Models (LLMs) nas empresas tem transformado significativamente a forma como os processos operacionais são conduzidos no dia a dia. Isso porque esses modelos permitem a automação inteligente de tarefas repetitivas e baseadas em linguagem, como atendimento ao cliente, triagem de e-mails, geração de relatórios e extração de informações de documentos.

Com isso, as equipes ganham agilidade, reduzem o tempo gasto em atividades manuais e podem se concentrar em tarefas de maior valor estratégico.

Ferramentas baseadas em LLMs também oferecem suporte na redação de textos, criação de conteúdo, análise de sentimentos e até na revisão de contratos, acelerando fluxos de trabalho que antes eram lentos e dependentes da intervenção humana.

Nos setores que lidam com grandes volumes de informação (como jurídico,vendas, atendimento ao cliente, marketing e recursos humanos) os LLMs contribuem com insights contextuais e respostas quase em tempo real, melhorando a tomada de decisões. Por exemplo, um modelo treinado com dados internos pode responder perguntas sobre políticas da empresa, gerar resumos executivos de documentos extensos ou sugerir ações com base em dados históricos.

Além disso, ao integrar esses modelos com sistemas já existentes (como CRMs, ERPs ou bancos de dados internos), é possível construir interfaces conversacionais que funcionam como assistentes virtuais corporativos, acessando e sintetizando informações de forma inteligente e personalizada.

No nível estratégico, o uso contínuo de LLMs nos processos diários contribui para a evolução da cultura de dados e da transformação digital dentro das organizações. A automação baseada em linguagem natural não apenas melhora a eficiência operacional, mas também eleva a qualidade da comunicação interna e externa, reduz erros humanos e aumenta a escalabilidade dos serviços.

No entanto, a adoção eficaz desses modelos exige atenção à governança de dados, à segurança da informação e à mitigação de riscos éticos e regulatórios – especialmente quando LLMs são utilizados em setores sensíveis ou com dados confidenciais. Feita com responsabilidade, essa integração posiciona as empresas de forma mais competitiva, inovadora e preparada para o futuro.

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A resposta simples? Provavelmente não.

A resposta mais completa? Na maioria dos casos, criar o seu próprio LLM é caro, demorado e desnecessário.

É caro porque você precisa investir na experiência e na infraestrutura para desenvolver um modelo de linguagem sob medida. É demorado porque você precisa fornecer uma grande quantidade de dados de treinamento e garantir que o treinamento resulte em resultados precisos. E é desnecessário porque, na maioria dos casos, você estaria reinventando a roda.

O uso de LLMs pré-treinados e de código aberto que vêm com segurança integrada geralmente fornece o melhor equilíbrio entre desempenho e proteção. As empresas podem aproveitar o poder dos modelos treinados usando trilhões de pontos de dados, sem se preocupar com a possibilidade de problemas no código causarem um comprometimento.

Você pode complementar as informações do modelo de LLM usando geração aumentada por recuperação (RAG), que combina os dados mais relevantes e proprietários da sua empresa.

Existem dois caminhos prováveis para o futuro dos LLMs: grandes e pequenos.

À medida que os algoritmos de aprendizagem profunda são aperfeiçoados, e os processadores ficam mais poderosos, os grandes modelos de linguagem serão capazes de lidar com volumes de dados maiores com mais rapidez e precisão do que nunca.

Ao mesmo tempo, provavelmente veremos o desenvolvimento de pequenos modelos de linguagem que aplicam o mesmo nível de desempenho a conjuntos de dados menores e mais rigorosamente controlados. Esses modelos menores possibilitam que as empresas definam parâmetros altamente especializados e recebam resultados de alta precisão.

Os grandes modelos de linguagem estão cada vez mais próximos de alcançar uma compreensão completa e contextual da comunicação. Embora a supervisão continue sendo um componente crítico no uso de LLMs, esses modelos oferecem uma maneira de preencher a lacuna entre a percepção humana e as operações de TI e possibilitam que falemos a mesma língua.

Agora que você tem uma compreensão mais profunda da IA, bem como dos LLMs, faça um tour pelo Agentforce. Com o Agentforce, você pode criar agentes de IA autônomos usando o LLM de sua escolha, no intuito de ajudar a sua empresa a fazer mais e impulsionar o ROI e a produtividade.