Os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) representam um dos avanços mais significativos na Inteligência Artificial moderna, revolucionando a forma como interagimos com a tecnologia. Esses modelos são treinados em enormes quantidades de dados textuais para compreender, gerar e responder a linguagem humana de maneira cada vez mais precisa.
Assistentes virtuais, traduções automáticas e geração de conteúdo já são uma realidade. Entretanto, essas são apenas algumas das aplicações nas quais os LLMs já estão causando impacto no mercado de trabalho, com a possibilidade de empregar a ferramenta em diversos setores, como atendimento ao cliente, saúde, marketing e logística. Com a capacidade de processar e gerar texto de forma autônoma, esses modelos prometem trazer automação, eficiência e melhorias nas tomadas de decisão.
No entanto, apesar de suas capacidades impressionantes, eles ainda enfrentam limitações importantes, como a falta de compreensão verdadeira e a sua imprecisão devido às alucinações inerentes ao modelo. À medida que essa tecnologia avança, ela abre novas possibilidades para a automação de tarefas que envolvem linguagem, mas, ao mesmo tempo, devemos estar atentos aos limites da atual tecnologia.
Neste artigo, exploraremos os avanços e desafios dos LLMs, e como eles podem ser aplicados à logística e cadeia de suprimentos.
Como chegamos nos atuais LLMs?
Os modelos de linguagem, apesar de suas raízes na década de 1960 com o ELIZA de Weizenbaum, só alcançaram seu potencial atual com avanços na arquitetura e na disponibilidade de dados, com sua evolução intrinsecamente ligada ao desenvolvimento de redes neurais artificiais.
Pioneiros como McCulloch e Pitts ou os laureados de 2024 Hopfield e Hinton estabeleceram os fundamentos teóricos e práticos para a construção desses modelos, mas o grande salto ocorreu em 2017, com a publicação do artigo “Attention Is All You Need” pela equipe do Google Brain, onde é apresentada a arquitetura do Transformer – um LLM com capacidade de processar sequências de dados de forma mais eficiente, representando um avanço astronômico no campo, tornando os LLMs mais poderosos e versáteis.
A explosão da internet e a digitalização massiva de textos, como livros, artigos e código, forneceram aos LLMs o insumo necessário de dados para treinar os seus bilhões de parâmetros e aprimorar suas habilidades. A combinação de arquiteturas avançadas, como o Transformer, com vastas quantidades de informações, permitiu que os modelos aprendessem padrões complexos da linguagem humana, gerando textos cada vez mais coerentes e criativos.
Aplicações de LLMs na logística e cadeia de suprimentos
A tecnologia possui uma ampla gama de aplicações, como, por exemplo, automatização no atendimento ao cliente por meio de chatbots e processamento de documentos, extraindo informações relevantes de textos extensos e agilizando tarefas que demandariam muito tempo. Um exemplo de sua inovadora aplicação vem do centro de inovação do Hospital Albert Einstein, inaugurado em Manaus (AM). Desde setembro de 2023, foi implementado um projeto de telemedicina que utiliza LLM para ouvir os pacientes e fazer sugestões de perguntas para auxiliar o profissional de saúde que estiver conduzindo o atendimento.
Além de entender e responder a perguntas, os Modelos de Linguagem de Grande Escala podem ser usados para uma outra variedade de tarefas, como escrever textos e até mesmo gerar código de computador. Com sua capacidade de lidar com múltiplas tarefas de linguagem, os LLMs têm o potencial de transformar a forma como automatizamos e otimizamos processos em várias indústrias e setores, como o de logística e cadeia de suprimentos, onde tais características são fundamentais.
Entre os benefícios no setor, podemos destacar:
– Processamento de grandes volumes de dados: LLMs podem analisar rapidamente vastas quantidades de dados textuais, como relatórios, e-mails, contratos e documentos de logística, extraindo informações relevantes, identificando padrões e consolidando-os em resumos de insights ou organizando-os em tabelas estruturadas.
– Geração de relatórios personalizados: A partir de interação textual, os LLMs podem ajudar a gerar relatórios personalizados e concisos, destacando os principais insights e tendências para a tomada de decisões.
– Análise de feedback do cliente: LLMs podem analisar o feedback dos clientes para identificar novas oportunidades de produtos e serviços, além de auxiliar no desenvolvimento de produtos personalizados.
Indo mais além, eu acredito que, embora LLMs não tenham a capacidade de lidar diretamente com algoritmos matemáticos para otimização de rotas, eles podem ser usados para interpretar instruções complexas ou preferências de clientes em relação ao transporte, ajudando a traduzir essas informações para sistemas de roteirização.
Na comunicação interna, os LLMs podem facilitar a troca de informações, gerando relatórios automáticos, interpretando e-mails e conversas de forma mais eficiente, além de sugerir ações corretivas com base em protocolos em caso de problemas operacionais. Isso melhora a precisão, transparência e rapidez na comunicação, ao mesmo tempo em que reduz o tempo gasto em tarefas administrativas, beneficiando toda a organização em termos de eficiência e colaboração.
Desafios e limitações da tecnologia
Embora os LLMs revolucionem a geração de texto, suas capacidades são limitadas por sua natureza estatística e a qualidade dos dados de treinamento. Uma das principais limitações é a presença de vieses nos dados, que podem levar o modelo a gerar conteúdo discriminatório ou impreciso. Por exemplo, um chatbot treinado em um conjunto de textos com estereótipos de gênero pode reforçar esses mesmos estereótipos em suas respostas.
Um outro grande desafio é a inerente capacidade dos LLMs de produzirem textos criativos, como responder a perguntas do tipo “como poderia um gato ter asas?”, o que é uma faca de dois gumes.
Por um lado, essa flexibilidade permite que os modelos se adaptem a diversas situações, sendo valioso para tarefas que exigem imaginação e inovação. Por outro, quando a precisão é fundamental, como em busca de informações confiáveis ou na tomada de decisões complexas, a propensão dos LLMs a gerar conteúdo fantasioso ou não verificado pode levar à disseminação de informações falsas e à desinformação. Essa situação é especialmente preocupante em um contexto no qual a desinformação pode ter consequências sérias para a sociedade, pessoas e empresas.
Portanto, os LLMs não são uma solução de todos os problemas da humanidade, eles apenas reconhecem padrões de como as palavras relacionadas a um certo tema costumam aparecer juntas e, com a atual arquitetura, sempre irão alucinar, conforme apresentado no estudo “LLMs Will Always Hallucinate, and We Need to Live With This” em setembro de 2024.
Por fim, há também a limitação no contexto e na memória. LLMs têm um limite na quantidade de informações que podem processar de uma vez. Embora possam lidar com textos extensos, eles não conseguem manter o contexto de forma eficaz ao longo de interações prolongadas ou muito complexas. Isso dificulta sua capacidade de lidar com tarefas que exigem acompanhamento contínuo ou interpretação de informações de várias fontes. Essa limitação é especialmente visível em setores onde o histórico detalhado de comunicação ou dados é essencial para a tomada de decisões precisas.
O Futuro dos LLMs no Setor de Logística e Supply Chain
À medida que os LLMs continuam a evoluir, seus potenciais usos no setor logístico também se expandirão. Com melhorias na capacidade de processamento de linguagem natural, maior integração com outros sistemas de IA (como aqueles voltados para otimização de rotas e análise preditiva), e a redução de erros relacionados a dados enviesados, o impacto dessa tecnologia pode se tornar ainda mais significativo.
Da mesma forma, é imprescindível realizar avanços em ética, responsabilidade e imparcialidade, desenvolvendo maneiras de evitar saídas prejudiciais ou tendenciosas. Além disso, avanços em áreas como IA multimodal, que combina texto, imagens e outras formas de dados, podem permitir criação de sistemas que interpretem situações complexas com mais precisão, oferecendo suporte ainda mais robusto para o setor logístico.
De qualquer maneira, eu acredito que os Modelos de Linguagem de Grande Escala oferecem uma ampla gama de aplicações promissoras no setor de logística e supply chain. No entanto, assim como qualquer ferramenta para ser bem utilizada deve ser aplicada nos contextos corretos, por isso devemos compreender bem suas limitações e utilizá-las com sabedoria.