São Paulo — InkDesign News —
Recentes inovações em machine learning estão mudando a forma como interpretamos e otimizamos modelos de aprendizado profundo. A seguir, exploramos as últimas abordagens para construção e avaliação de sistemas baseados em LLMs.
Arquitetura de modelo
O conceito de construir um juiz de LLM que se alinha com rótulos humanos é persistente. Isso se deve ao desafio contínuo de avaliar a qualidade das saídas dos modelos.
“Criar um pipeline robusto de LLM como juiz pode trazer resultados confiáveis e consistentes.”
(“Building a robust LLM-as-a-judge pipeline can yield reliable and consistent results.”)— Elena Samuylova, Pesquisadora
A metodologia de Elena foca na criação de mecanismos que não apenas avaliam, mas também ajustam as saídas com base em feedback humano.
Treinamento e otimização
À medida que contemplamos o uso de janelas de contexto cada vez maiores, é essencial considerar a memória de trabalho efetiva de um modelo. Tobias Schnabel destaca que um LLM com mais de 1M de tokens pode não ser tão poderoso quanto o esperado.
“A quantidade de tokens não é o único fator que determina a eficácia do modelo.”
(“The number of tokens is not the only factor that determines a model’s effectiveness.”)— Tobias Schnabel, Especialista em IA
Portanto, ajustar a arquitetura e a estratégia de treinamento deve ser uma prioridade para otimizar o desempenho.
Resultados e métricas
A pesquisa em evolução sobre o aprendizado de prompt revela táticas promissoras. Aparna Dhinakaran expõe uma nova abordagem que utiliza feedback em linguagem natural para melhorar iterativamente os prompts de LLMs.
“Usar o feedback em inglês pode ser uma chave para otimizar sistemas de LLM.”
(“Using English feedback can be a key to optimizing LLM systems.”)— Aparna Dhinakaran, Pesquisadora
Implementações reais dessa técnica apresentam promessa, especialmente em aplicações que demandam adaptações rápidas e eficientes.
Com a propagação dessas novas metodologias, a combinação de arquiteturas de modelos robustas e práticas de otimização é crucial. A indústria deve estar atenta às inovações contínuas e seu impacto sobre as práticas em AI e ML.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
