Considerações práticas para LLMs em tarefas de PNL

Com tanto entusiasmo em torno dos LLMs, muitos procuram maneiras de aplicá-los a todos os aspectos do processo de tradução. E os LLMs exibem capacidades impressionantes em um amplo espectro de tarefas. No entanto, o uso de LLMs para tarefas menos complexas pode não ser necessário.

Há muitas áreas do processo de tradução em que o uso de grandes modelos de linguagem (LLMs) deve ser considerado, mas neste blog falaremos especificamente sobre o uso de LLMs para tarefas de processamento de linguagem natural (PNL).

Processamento de linguagem natural na tradução

Muito antes de os LLMs entrarem em cena, a PNL avançou significativamente no campo da tradução. Com a ajuda de algoritmos sofisticados e redes neurais, a PNL facilita traduções precisas e contextualmente diferenciadas. Ele também permite uma tecnologia que torna a tradução mais rápida, mais acessível e mais precisa.

A tradução automática (MT) é o uso mais conhecido do processamento de linguagem natural. Ela desempenha um papel crucial na superação dos obstáculos linguísticos e na garantia de uma comunicação fluida entre diferentes países e sociedades. No entanto, a PNL também é empregada em várias outras tarefas, como resumo de texto, tokenização e parte da marcação de fala.

Historicamente, as tarefas de PNL têm sido realizadas por estruturas de PNL. No entanto, LLMs como a família GPT, PalM, Claude e Jurassic estão se mostrando promissores notáveis em algumas dessas áreas. A avaliação desempenha um papel vital na decisão do momento apropriado para utilizar o potencial dos LLMs ou depender das estruturas de PNL existentes que não são baseadas no LLM.

LLMs versus estruturas de PNL: uma é melhor que a outra?

Os LLMs se destacam em tarefas que exigem uma compreensão diferenciada do contexto, proficiência na geração de texto semelhante ao humano e tratamento adequado de estruturas linguísticas complexas. Sua capacidade de compreender nuances permite a geração de respostas coerentes e contextualmente relevantes, tornando-as indispensáveis em aplicações como a IA conversacional.

Por outro lado, estruturas especializadas de PNL, como Stanford Stanza e Spacy, são feitas sob medida para a eficiência em tarefas específicas que podem não necessariamente exigir os recursos de aprendizado profundo dos LLMs. Tarefas com regras bem definidas e anotações linguísticas detalhadas, como tokenização, marcação de partes do discurso, reconhecimento de entidades nomeadas e análise de dependências, são áreas em que essas estruturas continuam se destacando.

Devido às suas arquiteturas otimizadas e controladas, essas estruturas de PNL combinam ou até superam os LLMs em tarefas que exigem análise linguística detalhada e extração de informações estruturadas. Em cenários que exigem soluções simplificadas e computacionalmente eficientes, optar por uma estrutura de PNL pode ser menos custosa e mais prática do que implantar LLMs com uso intensivo de recursos.

Uma avaliação baseada em ROI de estruturas de PNL versus LLMs

Uma forma de tomar a decisão de usar estruturas LLMs ou NLO é por meio da avaliação do retorno sobre o investimento. Como atualmente a manutenção de LLMs é mais cara do ponto de vista dos recursos, é um elemento importante a ser considerado, além do desempenho. À medida que os LLMs melhoram e se tornam mais especializados, eles também podem se tornar mais econômicos em situações em que as estruturas de PNL estão atualmente implantadas.

A tabela abaixo fornece orientação sobre quais tarefas de PNL são mais adequadas para estruturas de PNL e quais são mais adequadas para LLMs. Isso é baseado na avaliação interna da equipe de IA da Smartling.

Maximizando seus resultados com LLMs

Alcançar uma abordagem equilibrada e eficaz para o processamento de linguagem significa aproveitar a sinergia entre LLMs e estruturas especializadas de PNL. Embora os LLMs ofereçam sofisticação às tarefas que exigem respostas sensíveis ao contexto, as estruturas especializadas de PNL permanecem fundamentais em tarefas que exigem precisão, velocidade e uma compreensão profunda das estruturas linguísticas a um custo computacional mais baixo. O futuro da PNL está na integração estratégica dessas ferramentas para enfrentar os desafios multifacetados apresentados pelo domínio cada vez maior da compreensão da linguagem.

Quer saber mais sobre como a Smartling está implantando LLMs em nossas soluções de tradução? Entre em contato.