São Paulo — InkDesign News — Uma nova abordagem em machine learning pode transformar a forma como interagimos com modelos de linguagem, permitindo a geração de saídas estruturadas com maior precisão e eficiência.
Arquitetura de modelo
Recentemente, desenvolvedores têm explorado a integração de modelos de linguagem com técnicas de decodificação restrita para garantir que os outputs gerados sigam esquemas predefinidos. Essas estruturas permitem que o modelo opere dentro de parâmetros específicos, proporcionando resultados mais coesos e confiáveis. A arquitetura permite que os modelos, como GPT da OpenAI e Gemini do Google, sejam orientados a produzir conteúdos mais adequados em contextos variados.
“A simplicidade da abordagem é uma das suas maiores vantagens, pois permite implementar esquemas conhecidos.”
(“Simplicity is the greatest aspect of this particular approach.”)— Anônimo, Especialista em IA
Treinamento e otimização
A implementação de informações estruturadas é um desafio comum no desenvolvimento com modelos generativos. Métodos que envolvem prompting e reprompting são frequentemente aplicados, mas possuem limitações. A confiabilidade desses métodos pode variar, sendo necessário o uso de técnicas de recuperação de erros para lidar com saídas imperfeitas. O uso de pydantics e de classes de definição de dados facilita a integração com APIs, mas também pode aumentar os custos operacionais devido à natureza do reprompting.
“Um limite rígido sobre o número de reprompts ajuda a evitar surpresas financeiras.”
(“One idea to help cut surprising costs is to put emergency brakes into the system…”)— Anônimo, Desenvolvedor de Software
Resultados e métricas
Os resultados preliminares demonstram que a abordagem de decodificação restrita pode gerar saídas sempre válidas, minimizando a necessidade de reavaliações e correções. O uso de técnicas de autômatos finitos determinísticos (DFA) e expressões regulares (RegEx) para definir padrões proporciona uma estrutura robusta ao processo, permitindo que os modelos se ajustem durante a geração. Obter precisão em outputs em menos tempo é um objetivo essencial que molda o futuro da interação com IA.
Essas novas metodologias não apenas expandem as possibilidades de uso de modelos de linguagem em aplicações práticas, mas também simplificam o processo de desenvolvimento dentro de ambientes corporativos. A pesquisa continua em busca de melhorias, visando um aproveitamento mais eficiente das capacidades dos modelos de linguagem.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
