São Paulo — InkDesign News — O uso de algoritmos avançados como Deep Learning e técnicas de machine learning continua a transformar diversas áreas, permitindo progressos significativos na solução de desafios complexos.
Arquitetura de modelo
Pesquisadores têm explorado a combinação de modelos de linguagem de aprendizado profundo (LLMs) com verificadores formais, ou software projetado para fornecer soluções garantidas a problemas específicos. Essa abordagem se destaca pelo potencial de traduzir requisitos ambíguos em especificações formais precisas. A AWS, por exemplo, está adotando essa união para desenvolver "guardiões" em chats em tempo real.
Treinamento e otimização
A metodologia envolve um ciclo de raciocínio onde são identificados cenários iniciais, seguidos da aplicação de declarações restritivas dadas pelas participantes do problema. Assim, ao eliminar possibilidades, a solução se torna mais plausível. Essa estratégia se traduz em uma experiência de aprendizado onde LLMs ajudam a gerar código Alloy, permitindo a detecção de soluções matemáticas em tempo real.
Através de algumas iterações e raciocínios interpretáveis e comprovados, podemos agora estabelecer que a solução correta foi alcançada.
(“Thanks to a few iterations and interpretable, provably correct reasoning, we can now establish that the correct solution was achieved.”)— Autor, Instituição
Resultados e métricas
Modelos de alta performance como Claude e ChatGPT têm mostrado resultados divergentes em tarefas semelhantes, indicando a necessidade de abordagem verificativa. A capacidade de LLMs de interpretar e processar informações ainda enfrenta desafios, refletindo na precisão dos resultados em puzzles lógicos.
É intrigante que mesmo modelos avançados não consigam consenso em tarefas de raciocínio combinatório.
(“It is intriguing that even advanced models cannot find consensus in combinatorial reasoning tasks.”)— Autor, Instituição
O progresso na interseção de machine learning e métodos formais abre portas para aplicações em sistemas distribuídos, onde validações automáticas podem ser realizadas antes da implementação prática. Com isso, a pesquisa avança, vislumbrando um futuro onde a combinação do raciocínio humano com verificações automatizadas pode melhorar a confiabilidade dos sistemas de AI.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
