Apresentação didática dos 8 tipos de LLMs utilizados em agentes de…

INEMA

Essa imagem apresenta um resumo visual excelente dos 8 tipos de LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala) usados atualmente em agentes de IA.

Aqui vai um resumo completo, seguido de tópicos com exemplos e explicações práticas:

Resumo geral⌗

Os diferentes tipos de LLMs têm papéis complementares no ecossistema dos AI Agents. Cada tipo é otimizado para uma função específica — desde raciocínio e ação até visão e conceitos. Eles se combinam para formar agentes cada vez mais inteligentes, com percepção multimodal, raciocínio aprofundado e capacidade de agir no mundo real.

1. GPT — Generative Pretrained Transformer⌗

Função: modelo clássico de geração de texto. Foco: prever a próxima palavra com base no contexto. Uso: ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral. Exemplo: responder perguntas, redigir textos, gerar código.

2. MoE — Mixture of Experts⌗

Função: divide tarefas entre “especialistas” dentro do modelo. Foco: eficiência e desempenho. Uso: Google Switch Transformer, DeepMind GLaM. Exemplo: um especialista lida com linguagem técnica, outro com humor; o roteador escolhe qual usar.

3. LRM — Large Reasoning Model⌗

Função: raciocínio lógico e contextual mais profundo. Foco: agentes com memória e cadeias de pensamento (RAG). Uso: Anthropic Opus, OpenAI o1. Exemplo: resolver problemas complexos, planejamento e análise multietapa.

4. VLM — Vision-Language Model⌗

Função: interpretar imagens, vídeos e texto juntos. Foco: multimodalidade. Uso: GPT-4o, Gemini 1.5 Pro, QwenVL, LLaVA. Exemplo: descrever uma imagem, responder perguntas sobre o que está sendo visto, gerar legendas.

5. SLM — Small Language Model⌗

Função: modelos menores para execução local e rápida. Foco: velocidade, privacidade e baixo custo. Uso: Llama 3.1 8B, Mistral 7B, Phi 3 Mini. Exemplo: chatbots embarcados em dispositivos, IoT, agentes offline.

6. LAM — Large Action Model⌗

Função: conectar linguagem com ações em ferramentas. Foco: execução prática de comandos e automação. Uso: OpenDevin, AutoGPT, AgentOps. Exemplo: o modelo entende “envie um e-mail para João” e executa via API.

7. HLM — Hierarchical Language Model⌗

Função: coordena múltiplos LLMs (ou subagentes). Foco: organização em níveis (gestor e executores). Uso: DeepMind Hierarchical Agents, Meta OpenAgents. Exemplo: um modelo principal cria planos, e submodelos realizam subtarefas.

8. LCM — Large Concept Model⌗

Função: representar ideias e conceitos complexos. Foco: abstração de conhecimento. Uso: modelos semânticos para raciocínio conceitual. Exemplo: compreender “justiça”, “criatividade” ou “felicidade” de forma contextual e simbólica.

8 Tipos de LLMs na Era dos AGENTES