São Paulo — InkDesign News —
A pesquisa recente sobre machine learning revela um novo entendimento sobre como modelos de inteligência artificial aprendem a processar linguagem, destacando uma transição crítica entre a análise posicional e semântica de palavras.
Contexto da pesquisa
Um estudo intitulado “A Phase Transition between Positional and Semantic Learning in a Solvable Model of Dot-Product Attention”, publicado na Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, investiga as dinâmicas de aprendizado em redes neurais e como elas evoluem na compreensão da linguagem.
Método proposto
Os pesquisadores utilizaram um modelo simplificado do mecanismo de auto-atenção, uma arquitetura central dos transformadores em modelos de linguagem, como ChatGPT e Gemini. Essa abordagem permitiu observar como as redes neurais adotam estratégias distintas durante o treinamento.
Resultados e impacto
Os resultados indicam que, com pequenas quantidades de dados, as redes inicialmente dependem da posição das palavras em uma frase. Contudo, ao alcançar um certo limiar de dados, essa estratégia se transforma abruptamente, passando a focar no significado das palavras. “Quando projetamos este trabalho, simplesmente queríamos estudar quais estratégias os redes adotariam. Mas o que descobrimos foi um tanto surpreendente: abaixo de um certo limiar, a rede depende exclusivamente da posição, enquanto acima, somente do significado” afirmou Hugo Cui, pesquisador pós-doutoral da Universidade de Harvard.
“Para avaliar as relações entre as palavras, a rede pode usar duas estratégias, uma das quais é explorar as posições das palavras.”
(“To assess relationships between words, the network can use two strategies, one of which is to exploit the positions of words.”)— Hugo Cui, Pesquisador Pós-Doutoral, Universidade de Harvard
Esse fenômeno de mudança é descrito como uma transição de fase, similar a ocorrências em sistemas físicos. Compreender essa dinâmica pode melhorar a eficiência de modelos de inteligência artificial e auxiliar no desenvolvimento de sistemas mais seguros. Os próximos passos para esta linha de pesquisa incluem a aplicação desse conhecimento para otimizar o uso de redes neurais em diversas aplicações, desde o processamento de linguagem até a criação de sistemas de recomendação.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
