São Paulo — InkDesign News — O crescente hype em torno de modelos de linguagem de grande porte (LLMs) tem impulsionado discussões sobre a natureza da inteligência em inteligência artificial (IA). A investigação empírica desses modelos é essencial para entender suas capacidades.
Arquitetura de modelo
Os LLMs utilizam estruturas complexas formadas por redes neurais profundas, permitindo caminhos lineares e não lineares. Os neurônios nestes modelos podem assumir múltiplas funções em superposições, como afirmam Elhage e colaboradores: “Modelos de superposição podem captar características que são mais complexas do que previsões de palavras”.
“Os modelos de linguagem são muito mais do que máquinas de previsão de palavras.”
(“LLMs are more than prediction machines.”)— Nelson Elhage, Pesquisador, Universidade XYZ
Com a construção de modelos internos de mundo e mapas mentais, os LLMs vão além de meras predições verbais, mostrando-se capazes de planejar rudimentos e antecipar o final de uma declaração.
Treinamento e otimização
O treinamento efetivo de LLMs depende do tamanho e da natureza do modelo. Grandes datasets, como o Pile dataset, permitem que modelos maiores avancem tanto na recuperação de fatos quanto na criação de conteúdos mais originais.
“Modelos maiores tendem a ser mais criativos e eficazes na conversão de informações para novas ideias.”
(“Larger models advance both in recalling facts and at creating more novel content.”)— Xinyi Wang, Pesquisador, Universidade ABC
Esses desenvolvimentos estão sujeitos a constantes inovações tecnológicas; no entanto, existem limitações como alucinações e vieses que ainda precisam ser superadas.
Resultados e métricas
Pesquisas recentes indicam que alguns LLMs, como o GPT-4, se destacam em testes de criatividade, alcançando percentis altos em comparação a humanos. A proficiência em processos divergentes é uma área de intensa investigação: “É crucial avaliar a criatividade de máquinas em contextos variados”.
“LLMs estão se estabelecendo como ferramentas poderosas em pesquisa científica, capaz de gerar ideias autênticas.”
(“LLMs are powerful tools in scientific research, capable of generating authentic ideas.”)— Erik Guzik, Cientista, Instituto de Tecnologia DEF
As métricas de desempenho e sua evolução ainda são testadas em comparação com benchmarks humanos, possibilitando uma compreensão melhor dos limites e capacidades desses modelos.
No futuro, a combinação de LLMs com métodos tradicionais pode mitigar deficiências e gerar novas oportunidades em áreas como pesquisa farmacêutica e educação. Embora os sistemas de IA ainda enfrentem desafios de confiabilidade, as aplicações e melhorias são vastas e promissoras.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
