Processamento de Linguagem Natural

É a área da Inteligência Artificial dedicada a fazer computadores entenderem, interpretarem e produzirem linguagem humana, seja em texto ou em fala. Inclui tarefas clássicas como classificar textos, extrair informações (nomes, datas, valores), analisar sentimento, traduzir, resumir e responder perguntas. Durante décadas, cada uma dessas tarefas exigia um modelo ou técnica específica. Com os LLMs, muitas dessas tarefas passaram a ser resolvidas por um único modelo de propósito geral. Ainda assim, modelos especializados de NLP continuam relevantes quando o volume é alto, o custo importa e a tarefa é bem definida.

Em Produto, boa parte do que hoje se pede como “IA Generativa” é, na verdade, uma tarefa clássica de NLP: classificar, extrair, detectar sentimento. Entender isso ajuda a escolher a solução certa. Por exemplo, para classificar o sentimento de milhões de avaliações, um classificador dedicado costuma ser mais barato, mais rápido e mais consistente do que chamar um LLM para cada avaliação. Já para uma tarefa aberta, de baixo volume ou que muda com frequência, o LLM é mais prático. O papel de Produto é identificar qual tarefa de linguagem está por trás da necessidade e, com o time técnico, escolher a abordagem que equilibra qualidade, custo e velocidade.

Use NLP para falar do campo ou das tarefas clássicas de linguagem, como classificação de texto, extração de entidades e análise de sentimento. Use LLM para falar dos grandes modelos de linguagem que hoje executam muitas dessas tarefas de forma generalista. Use IA Generativa quando o foco é gerar conteúdo, e não apenas interpretar ou classificar. Uma forma simples de diferenciar: NLP é a área; LLM é um tipo de modelo dentro dela; IA Generativa é uma categoria de aplicação que usa esses modelos.

Nasce com a tradução automática nos anos 1950 (experimento Georgetown-IBM, 1954); refundado pelos Transformers em 2017.

Jurafsky & Martin, Speech and Language Processing; Google Machine Learning Glossary