São Paulo — InkDesign News — Um novo estudo explora como sistemas baseados em deep learning, particularmente em modelos de linguagem, podem revolucionar a forma como lidamos com informações complexas em contratos de seguros, por meio de abordagens como “prompt engineering” e “fine-tuning”.
Arquitetura de modelo
O projeto utiliza a arquitetura “LLaMA“ combinada com o modelo “Mixtral“ para criar um sistema que responde perguntas complexas relacionadas a contratos. Isso envolve o uso de técnicas como “Retrieval-Augmented Generation” (RAG), que combina recuperação semântica com geração de linguagem contextualmente relevante. “Um modelo por si só não é suficiente; ter uma pilha de sistema completa e produtos eficazes é a chave.” (Models alone aren’t enough; having a full system stack and great, successful products is the key) — Satya Nadella, CEO da Microsoft.
Treinamento e otimização
O processo começa com a coleta de dados brutos, que incluem dicionários de seguros e transcrições de interações em centros de atendimento. Em seguida, os dados são processados para que o modelo possa entender e gerar pares de perguntas e respostas, formando um dataset supervisionado para “fine-tuning”. A abordagem garante que, quando informações estejam ausentes ou contraditórias, o sistema o indique explicitamente. “Construir aplicações robustas e confiáveis requer uma estrutura de melhoria contínua e avaliação rigorosa.” (Building robust, reproducible, and reliable applications requires a framework of continuous improvement, rigorous evaluation.) — Autor.
Resultados e métricas
O sistema foi avaliado com um conjunto de dados de referência elaborado por especialistas da área, que serviu como padrão para validações. A comparação entre o modelo base e o modelo ajustado oferece insights sobre a adaptação do sistema ao contexto específico dos seguros, medindo a relevância e a taxa de alucinações em suas respostas. O uso contínuo de métricas como semelhança de embeddings e a avaliação por um “LLM“ é crucial para detectar degradações de performance e ajustar o modelo conforme necessário.
A exploração de métricas de segurança e mitigação de viés também foram abordadas, onde o modelo demonstrou eficiência ao manter altos padrões de respeito e neutralidade em seu conteúdo. “A realidade é que construir aplicações robustas requer atenção contínua e melhorias sistemáticas.” (The reality is that building robust applications requires continuous monitoring and systematic refinement.) — Autor.
Este estudo não apenas propõe um sistema eficaz para o setor de seguros, mas também destaca os desafios em lidar com dados complexos e em rápida evolução. A pesquisa continuará a investigar possíveis melhorias na integração entre modelos e na eficiência da recuperação de dados.
Machine Learning e Deep Learning continuam a avançar, prometendo inúmeras aplicações que vão além do setor de seguros, expandindo-se para áreas como saúde, finanças e atendimento ao cliente.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
