Na pressa para aproveitar o que h¨¢ de mais recente em IA, muitas organiza??es est?o adotando rapidamente modelos de linguagem de grande porte (LLMs) para diversas aplica??es, desde gera??o de conte¨²do at¨¦ processos complexos de tomada de decis?o. O fasc¨ªnio pelos LLMs ¨¦ ineg¨¢vel; eles oferecem uma solu??o aparentemente sem esfor?o para problemas complexos, e as pessoas desenvolvedoras muitas vezes podem criar tal solu??o rapidamente e sem a necessidade de anos de experi¨ºncia em aprendizado de m¨¢quina (ML) profundo. Pode ser tentador lan?ar uma solu??o baseada em LLM assim que ela esteja mais ou menos funcional e seguir em frente. Embora essas provas de conceito baseadas em LLM sejam ¨²teis, aconselhamos as equipes a analisarem cuidadosamente para que a tecnologia est¨¢ sendo usada e a considerarem se um LLM ¨¦ realmente a solu??o final correta. Muitos problemas que um LLM pode resolver - como an¨¢lise de sentimento ou classifica??o de conte¨²do - podem ser resolvidos de forma mais barata e f¨¢cil usando o Processamento de Linguagem Natural (PLN) tradicional. Analisar o que o LLM est¨¢ fazendo e, em seguida, analisar outras solu??es potenciais n?o apenas mitiga os riscos associados ao uso excessivo de LLMs , mas tamb¨¦m promove uma compreens?o e aplica??o mais matizadas das tecnologias de IA.
