São Paulo — InkDesign News — Um novo estudo destaca a importância de fornecer dados relevantes para modelos de aprendizado de máquina (machine learning), especialmente no contexto de LLMs (modelos de linguagem de grande escala), para melhorar a eficiência e a precisão nas respostas.
Arquitetura de modelo
LLMs são baseados em arquiteturas complexas, consumindo enormes quantidades de dados para treinar, alcançando resultados impressionantes. A depender da base de dados, como textos da internet, esses modelos podem desenvolver habilidades de compreensão e resposta. No entanto, a qualidade da performance pode ser limitada pela falta de dados relevantes durante a inferência.
“Os LLMs são incrivelmente famintos por dados, o que significa que eles exigem uma grande quantidade de dados para funcionar bem.”
(“LLMs are incredibly data hungry, meaning that they require a lot of data to work well.”)— Autor Desconhecido
Treinamento e otimização
Os desafios surgem quando informações cruciais não estão disponíveis. Para ilustrar, um sistema de perguntas e respostas pode deixar de incluir informações como o nome de arquivos durante a interação, o que impacta diretamente na performance do LLM. Além disso, otimizações como extração de metadados e uso de dados já disponíveis podem ser decisivas.
“Você pode buscar informações adicionais extraindo dados específicos de documentos durante o processamento.”
(“You can fetch additional data by extracting specific information from documents during processing.”)— Autor Desconhecido
Resultados e métricas
O impacto da inclusão de dados adicionais é evidente em aplicações práticas, como filtragem de busca por metadados. Essa abordagem permite uma busca mais eficiente, eliminando documentos irrelevantes e garantindo que o modelo lide apenas com informações pertinentes. Modelos bem alimentados com dados contextuais tendem a apresentar maior acurácia nas respostas.
“Dados como tipo de arquivo e tamanho são fundamentais para filtrar informações relevantes.”
(“Data such as file type and size is crucial for filtering relevant information.”)— Autor Desconhecido
As implicações práticas dessas descobertas se estendem a diversos campos, sugerindo que futuras pesquisas devem se concentrar em métodos de extração de dados mais eficientes e na integração de informações em tempo real, potencializando, assim, as capacidades dos LLMs.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
