Na pressa para aproveitar o que há de mais recente em IA, muitas organizações estão adotando rapidamente modelos de linguagem de grande porte (LLMs) para diversas aplicações, desde geração de conteúdo até processos complexos de tomada de decisão. O fascínio pelos LLMs é inegável; eles oferecem uma solução aparentemente sem esforço para problemas complexos, e as pessoas desenvolvedoras muitas vezes podem criar tal solução rapidamente e sem a necessidade de anos de experiência em aprendizado de máquina (ML) profundo. Pode ser tentador lançar uma solução baseada em LLM assim que ela esteja mais ou menos funcional e seguir em frente. Embora essas provas de conceito baseadas em LLM sejam úteis, aconselhamos as equipes a analisarem cuidadosamente para que a tecnologia está sendo usada e a considerarem se um LLM é realmente a solução final correta. Muitos problemas que um LLM pode resolver - como análise de sentimento ou classificação de conteúdo - podem ser resolvidos de forma mais barata e fácil usando o Processamento de Linguagem Natural (PLN) tradicional. Analisar o que o LLM está fazendo e, em seguida, analisar outras soluções potenciais não apenas mitiga os riscos associados ao uso excessivo de LLMs , mas também promove uma compreensão e aplicação mais matizadas das tecnologias de IA.
