São Paulo — InkDesign News — Recentemente, o campo do machine learning tem avançado rapidamente, com novos algoritmos que otimizam a geração de conteúdo, melhorando a eficácia no uso de modelos de linguagem.
Arquitetura de modelo
A evolução dos modelos de linguagem, como os propostos pelo projeto OpenEvolve, utiliza um sistema evolutivo que combina diferentes arquiteturas. Esses modelos são impostos numa abordagem evolutiva de “sobrevivência do mais apto”, onde programas são gerados e aprimorados para alcançar resultados melhores. A integração de modelos variados permite uma melhor exploração de opções criativas, especialmente aplicados a tarefas como a geração automatizada de textos poéticos.
Treinamento e otimização
Para implementar esse sistema, é necessário ter acesso a servidores de LLM compatíveis com APIs, como Cerebras ou OpenAI. A otimização contínua é realizada através de iterações onde as saídas dos LLMs são avaliadas e modificadas. A configuração inclui parâmetros como `temperature`, que influencia na aleatoriedade dos resultados, e a capacidade de integrar feedback gerado pelos modelos de forma dinâmica. Isso permite uma adaptação rápida às melhorias necessárias, conforme os resultados dos testes são analisados.
Resultados e métricas
Os resultados obtidos com o uso do OpenEvolve demonstram um avanço significativo nas métricas de avaliação, que incluem beleza, criatividade e sintaxe de poemas gerados automaticamente. A metodologia propõe uma análise contínua, onde soluções menos eficazes são descartadas em favor das que apresentam melhor desempenho em métricas predefinidas. “A combinação de métricas algorítmicas e feedback de LLMs torna o processo geral muito eficaz.” (“The combination of algorithmic metrics and LLM feedback makes the overall process highly effective.”) — Asankhaya Sharma, Pesquisador, OpenEvolve.
As aplicações práticas para essa tecnologia são vastas e incluem não apenas a geração de conteúdo criativo, mas também a otimização de textos em contextos empresariais e educacionais. O futuro aponta para a possibilidade de integração com sistemas multimodais, ampliando os horizontes de criação e avaliação.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
