Apresentamos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) como BERT e ERNIE no Radar anterior; LLMs espec¨ªficos de dom¨ªnio, no entanto, s?o uma tend¨ºncia emergente. O ajuste fino de LLMs de uso geral com dados espec¨ªficos de dom¨ªnio pode adapt¨¢-los para v¨¢rias tarefas, incluindo recupera??o de informa??es, aumento do suporte ao cliente e cria??o de conte¨²do. Essa pr¨¢tica tem mostrado resultados promissores em setores como e financeiro, conforme demonstrado por para an¨¢lise de documentos Âá³Ü°ù¨ª»å¾±³¦´Çs. Com mais organiza??es experimentando LLMs e novos modelos como GPT4 sendo lan?ados, podemos esperar mais casos de uso espec¨ªficos de dom¨ªnio em um futuro pr¨®ximo. No entanto, existem desafios e armadilhas a serem considerados. Primeiro, os LLMs podem estar errados, por isso ¨¦ essencial criar mecanismos em seu processo para garantir a precis?o dos resultados. Em segundo lugar, os LLMs de terceiros podem reter e compartilhar novamente seus dados, representando um risco para informa??es autenticadas e confidenciais. As organiza??es devem revisar cuidadosamente os termos de uso e a confiabilidade dos provedores ou considerar o treinamento e a execu??o de LLMs em uma infraestrutura que controlem. Como acontece com qualquer nova tecnologia, as empresas devem agir com cuidado, entendendo as implica??es e os riscos associados ¨¤ ado??o de um LLM.
