Compreendendo os componentes de grandes modelos de linguagem (LLM) e suas práticas de gerenciamento de dados

Os Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) estão mudando a forma como usamos a tecnologia, permitindo que máquinas entendam e gerem textos com sotaque humano. À medida que esses modelos se tornam mais comuns em aplicações cotidianas, entender como eles funcionam, seus componentes e como os dados são gerenciados torna-se crucial. Este artigo aborda vários aspectos dos LLMs, incluindo seus principais componentes, métodos de atualização de dados e a importância do uso de informações atualizadas.

Neural Network

Componentes de Grandes Modelos de Linguagem (LLM)

Os LLMs consistem em vários componentes essenciais que trabalham em conjunto para o processamento e a geração de textos eficazes. Aqui estão os elementos-chave:

1. Tokenização

A tokenização é o primeiro passo para a compreensão de um texto. Ela envolve a divisão de frases em unidades menores chamadas tokens, que podem ser palavras, subpalavras ou até mesmo caracteres. Por exemplo, a frase "The quick brown fox" (A rápida raposa marrom) pode ser tokenizada nas palavras individuais "The" (A), "quick" (Rápido), "brown" (Marrom) e "fox" (Raposa).

A flexibilidade da tokenização ajuda os LLMs a gerenciar vários idiomas e dialetos, aprimorando suas capacidades em tarefas como tradução e análise de sentimentos.

2. Incorporações

Após a tokenização, os tokens são transformados em representações numéricas conhecidas como embeddings. Esses embeddings, apresentados como vetores densos, capturam o significado das palavras. Por exemplo, as palavras "rei" e "rainha" podem ter embeddings semelhantes, refletindo seus significados relacionados.

Os embeddings permitem que os LLMs compreendam sinônimos e os significados diferenciados das palavras, dependendo do contexto. Essa compreensão é vital para a execução de tarefas como tradução, resumo e geração de texto com som natural.

3. Arquitetura de Rede Neural

A estrutura da rede neural é crucial para o funcionamento dos LLMs. A maioria dos LLMs utiliza arquiteturas de transformadores que incluem mecanismos de atenção e redes de feedforward. Por exemplo, em uma frase, o modelo pode determinar que a palavra "it" (isto) se refere a "the fox" (a raposa) em vez de "the quick" (o rápido).

Essa capacidade de considerar contextos mais amplos permite que os LLMs produzam textos fluentes e coerentes. Pesquisas mostram que modelos que utilizam transformadores podem atingir níveis de desempenho superiores a 90% em diversas tarefas de linguagem natural.

4. Dados de treinamento

Dados de treinamento são fundamentais para LLMs, fornecendo-lhes diversos exemplos de uso da linguagem. LLMs são frequentemente treinados em conjuntos de dados extensos que incluem bilhões de palavras de livros, artigos e mídias sociais. Por exemplo, o GPT-3 da OpenAI foi treinado em um conjunto de dados que inclui mais de 570 GB de dados de texto.

A qualidade e a variedade desses dados de treinamento afetam diretamente a capacidade do modelo de compreender a linguagem. Um conjunto de dados bem escolhido permite que os LLMs gerem respostas mais precisas e relevantes.

5. Ajuste fino

O ajuste fino personaliza um LLM pré-treinado para uma tarefa específica. Isso envolve treinar o modelo em um conjunto de dados menor e específico para a tarefa. Por exemplo, se você deseja que um modelo se destaque em questões médicas, você o treinaria com dados de periódicos e livros didáticos médicos.

Esta etapa é crucial para melhorar a precisão do modelo na geração de respostas apropriadas e relevantes ao contexto em diferentes aplicativos, como assistentes virtuais e chatbots.

Atualizando dados em grandes modelos de linguagem

A atualização regular dos dados nos LLMs é essencial para manter sua precisão e relevância. Aqui estão os principais processos:

1. Aprendizagem contínua

A aprendizagem contínua permite que os LLMs se adaptem a novos dados ao longo do tempo. Por exemplo, a implementação da aprendizagem online permite que um modelo incorpore atualizações à medida que novas informações se tornam disponíveis. Essa adaptabilidade significa que os LLMs podem acompanhar as tendências linguísticas em evolução e tópicos emergentes, como novas tecnologias ou movimentos sociais.

2. Reciclagem

Retreinamento é o método de atualizar o conhecimento do modelo expondo-o a novos conjuntos de dados. Esse processo pode exigir recursos substanciais, pois geralmente requer computadores potentes e tempo considerável. Por exemplo, o retreinamento pode ser agendado a cada poucos meses para garantir que o modelo mantenha sua relevância.

3. Curadoria de dados

Para garantir um treinamento de alta qualidade, a curadoria de dados desempenha um papel fundamental. Esse processo envolve a seleção, a organização e a manutenção dos dados de treinamento. Por exemplo, a curadoria de conjuntos de dados pode evitar a inclusão de material desatualizado ou tendencioso. Como resultado, um conjunto de dados curado com precisão leva a um melhor desempenho geral do LLM.

Consequências de dados obsoletos

O uso de dados desatualizados pode causar sérios retrocessos no desempenho do LLM. Aqui estão alguns problemas importantes que podem surgir:

1. Precisão reduzida

Quando os LLMs trabalham com dados obsoletos, os resultados podem se tornar imprecisos. Por exemplo, se um modelo se baseia em um banco de dados que não é atualizado há anos, ele pode fornecer conselhos ou informações desatualizados, reduzindo a confiança do usuário. Manter a precisão é vital; estudos constataram que os usuários têm 50% mais probabilidade de confiar em informações recentes e relevantes.

2. Incapacidade de adaptação

Modelos que utilizam dados desatualizados podem ter dificuldade para acompanhar novas gírias, referências culturais ou tendências emergentes. Por exemplo, um modelo conversacional pode não entender frases contemporâneas, como "OK, boomer". Essa desconexão pode levar a uma comunicação ineficaz e ao desinteresse dos usuários.

3. Aumento do preconceito

Quando os LLMs se baseiam em conjuntos de dados obsoletos, eles podem perpetuar vieses existentes nos dados. Se um modelo treinado com base em normas sociais desatualizadas não for atualizado, poderá gerar respostas que refletem esses vieses, o que pode levar a preocupações éticas, especialmente em aplicações sensíveis, como contratação ou aplicação da lei.

Compreendendo parâmetros em grandes modelos de linguagem

Parâmetros são os elementos internos de um modelo, ajustados durante o treinamento para influenciar seu comportamento. Veja uma análise mais detalhada dos parâmetros em LLMs:

1. Definição de Parâmetros

Parâmetros são valores numéricos que orientam como o modelo aprende com os dados. Eles mudam durante o treinamento para minimizar erros nas previsões. Por exemplo, ajustar parâmetros pode ajudar um modelo a fazer previsões mais precisas com base nas consultas do usuário.

2. Tipos de Parâmetros

Os parâmetros em LLMs geralmente podem ser classificados em dois tipos principais:

• Pesos : Esses valores descrevem a força das conexões entre os neurônios na rede neural. Por exemplo, pesos altos indicam uma forte influência de um neurônio sobre o outro durante o processamento.

  
  

• Vieses : são parâmetros adicionais que ajudam o modelo a se ajustar independentemente dos dados de entrada. Eles fornecem flexibilidade, permitindo que o modelo se ajuste melhor aos exemplos de treinamento.

  
  

3. Escala de Parâmetros

O número de parâmetros em LLMs varia amplamente, de milhões a bilhões. Por exemplo, o BERT do Google possui 110 milhões de parâmetros, enquanto o GPT-3 possui 175 bilhões. Modelos maiores costumam ter melhor desempenho, mas exigem mais poder computacional tanto para treinamento quanto para uso.

Modelos de linguagem grandes comumente usados

Vários LLMs são amplamente reconhecidos por suas competências. Aqui estão alguns exemplos importantes:

1. GPT-3 (Transformador 3 Pré-treinado Generativo)

O GPT-3 da OpenAI possui 175 bilhões de parâmetros, tornando-o um dos maiores LLMs. Ele se destaca na geração de textos coerentes e com linguagem humana, auxiliando em tarefas como resumos e escrita criativa. A versatilidade do GPT-3 levou à sua adoção em aplicações que vão de chatbots a assistentes de programação.

2. BERT (Representações de Encoder Bidirecional de Transformadores)

Desenvolvido pelo Google, o BERT utiliza uma abordagem bidirecional para entender o contexto, permitindo uma análise mais eficaz de frases. É particularmente adequado para tarefas como análise de sentimentos e resposta precisa a perguntas.

3. T5 (Transformador de Transferência de Texto para Texto)

O T5 visualiza todas as tarefas de PNL como texto para texto. Essa flexibilidade significa que a entrada e a saída são em texto, o que resultou em um excelente desempenho em diversas aplicações, incluindo tradução e classificação.

4. RoBERTa (Uma abordagem de pré-treinamento BERT robustamente otimizada)

Uma versão otimizada do BERT, o RoBERTa melhora o desempenho por meio de conjuntos de dados maiores e tempos de treinamento estendidos, melhorando, em última análise, sua compreensão contextual e utilidade em tarefas de PNL.

5. XLNet

O XLNet combina modelos autorregressivos com os recursos de contexto bidirecional do BERT. Essa combinação o tornou altamente eficaz em diversos benchmarks de PNL, demonstrando seus pontos fortes na compreensão da ordem e do significado das palavras.

Concluindo

Compreender os componentes e parâmetros dos Large Language Models é essencial para aproveitar ao máximo essas tecnologias. Da tokenização e incorporação à forma como os modelos são treinados e atualizados, cada parte desempenha um papel crucial no desempenho. Compreender o gerenciamento de dados, incluindo a necessidade de atualizações regulares, ajuda a manter a precisão e a relevância.

À medida que os LLMs crescem e evoluem, manter-se informado capacitará os usuários a utilizar seus recursos de forma eficaz. Uma compreensão mais aprofundada desses modelos nos prepara para apreciar sua influência significativa no processamento de linguagem natural e na inteligência artificial.