Um Guia para Dominar Modelos de Linguagem Grande

Os modelos de linguagem grande (LLMs) explodiram em popularidade nos últimos anos, revolucionando o processamento de linguagem natural e a inteligência artificial. Desde chatbots até motores de busca e ferramentas de escrita criativa, os LLMs estão impulsionando aplicações de ponta em diversas indústrias. No entanto, construir produtos baseados em LLMs úteis requer habilidades e conhecimentos especializados. Este guia fornecerá a você uma visão geral abrangente, mas acessível, dos conceitos-chave, padrões arquiteturais e habilidades práticas necessárias para aproveitar ao máximo o enorme potencial dos LLMs.

O que são Modelos de Linguagem Grande e Por que são Importantes?

Os LLMs são uma classe de modelos de aprendizado profundo que são pré-treinados em grandes corpora de texto, permitindo que gerem texto semelhante ao humano e entendam a linguagem natural em um nível sem precedentes. Ao contrário dos modelos de NLP tradicionais que dependem de regras e anotações, os LLMs como o GPT-3 aprendem habilidades linguísticas de forma não supervisionada e auto-supervisionada, prevendo palavras mascaradas em frases. Sua natureza fundamental permite que sejam ajustados para uma ampla variedade de tarefas de NLP downstream.

Os LLMs representam uma mudança de paradigma na IA e habilitaram aplicações como chatbots, motores de busca e geradores de texto que anteriormente estavam fora de alcance. Por exemplo, em vez de depender de regras codificadas de forma rígida, os chatbots podem agora ter conversas livres usando LLMs como o Claude da Anthropic. As capacidades poderosas dos LLMs decorrem de três inovações-chave:

1. Escala de dados: Os LLMs são treinados em corpora de internet com bilhões de palavras, por exemplo, o GPT-3 viu 45TB de dados de texto. Isso fornece uma cobertura linguística ampla.
2. Tamanho do modelo: Os LLMs como o GPT-3 têm 175 bilhões de parâmetros, permitindo que absorvam todos esses dados. A grande capacidade do modelo é fundamental para a generalização.
3. Auto-supervisão: Em vez de rotulagem humana custosa, os LLMs são treinados por meio de objetivos auto-supervisionados que criam “dados pseudorrotulados” a partir de texto bruto. Isso permite o pré-treinamento em escala.

Dominar o conhecimento e as habilidades para ajustar e implantar corretamente os LLMs permitirá que você inove soluções e produtos de NLP novos.

Conceitos-Chave para Aplicar LLMs

Embora os LLMs tenham capacidades incríveis diretamente da caixa, utilizar efetivamente para tarefas downstream requer entender conceitos-chave como prompting, embeddings, atenção e recuperação semântica.

Prompting Em vez de entradas e saídas, os LLMs são controlados por meio de prompts – instruções contextuais que enquadram uma tarefa. Por exemplo, para resumir um trecho de texto, forneceríamos exemplos como:

“Trecho: [texto a ser resumido] Resumo:”

O modelo então gera um resumo em sua saída. A engenharia de prompts é crucial para direcionar os LLMs de forma eficaz.

Embeddings

As embeddings de palavras representam palavras como vetores densos que codificam significado semântico, permitindo operações matemáticas. Os LLMs utilizam embeddings para entender o contexto das palavras.

Técnicas como Word2Vec e BERT criam modelos de embeddings que podem ser reutilizados. O Word2Vec foi pioneiro no uso de redes neurais rasas para aprender embeddings, prevendo palavras vizinhas. O BERT produz embeddings contextuais profundos, mascarando palavras e prevendo-as com base no contexto bidirecional.

Pesquisas recentes evoluíram as embeddings para capturar mais relações semânticas. O modelo MUM da Google (GOOGL ) usa o VATT transformer para produzir embeddings de BERT sensíveis a entidades. O Constitutional AI da Anthropic aprende embeddings sensíveis a contextos sociais. Modelos multilíngues como o mT5 produzem embeddings cross-linguais, pré-treinando em mais de 100 línguas simultaneamente.

Atenção

As camadas de atenção permitem que os LLMs se concentrem no contexto relevante ao gerar texto. A atenção auto-supervisionada multi-cabeça é fundamental para os transformadores analisarem relações de palavras em textos longos.

Por exemplo, um modelo de resposta a perguntas pode aprender a atribuir pesos de atenção mais altos às palavras de entrada relevantes para encontrar a resposta. Mecanismos de atenção visual se concentram em regiões pertinentes de uma imagem.

Variantes recentes, como a atenção esparsa, melhoram a eficiência, reduzindo cálculos de atenção redundantes. Modelos como o GShard usam atenção de especialistas para uma maior eficiência de parâmetros. O Universal Transformer introduz recorrência em profundidade, permitindo modelar dependências de longo prazo.

Entender as inovações em atenção fornece insights para estender as capacidades do modelo.

Recuperação

Bancos de dados de vetores grandes chamados de índices semânticos armazenam embeddings para busca de similaridade eficiente sobre documentos. A recuperação aumenta os LLMs, permitindo um contexto externo enorme.

Algoritmos de vizinho mais próximo aproximado poderosos, como HNSW, LSH e PQ, habilitam busca semântica rápida, mesmo com bilhões de documentos. Por exemplo, o LLM Claude da Anthropic usa HNSW para recuperação sobre um índice de 500 milhões de documentos.

A recuperação híbrida combina embeddings densos e metadados de palavras-chave esparsos para recall melhorado. Modelos como o REALM otimizam diretamente embeddings para objetivos de recuperação por meio de codificadores duais.

Trabalhos recentes também exploram recuperação cross-modal entre texto, imagens e vídeo, usando espaços de vetores multimodais compartilhados. Dominar a recuperação semântica desbloqueia novas aplicações, como motores de busca multimídia.

Padrões Arquiteturais

Embora o treinamento de modelos permaneça complexo, aplicar LLMs pré-treinados é mais acessível usando padrões arquiteturais testados e aprovados:

Pipeline de Geração de Texto

Aproveite os LLMs para aplicações de geração de texto por meio de:

1. Engenharia de prompts para enquadrar a tarefa
2. Geração de texto bruto do LLM
3. Filtros de segurança para capturar problemas
4. Pós-processamento para formatação

Por exemplo, um auxílio de redação de ensaios usaria um prompt definindo o assunto do ensaio, geraria texto do LLM, filtraria a sensatez e faria a verificação ortográfica da saída.

Busca e Recuperação

Construa sistemas de busca semântica por meio de:

1. Indexação de um corpus de documentos em um banco de dados de vetores para similaridades
2. Aceitação de consultas de busca e encontrar acertos relevantes por meio de busca de vizinho mais próximo aproximado
3. Alimentar acertos como contexto para um LLM para resumir e sintetizar uma resposta

Isso aproveita a recuperação sobre documentos em escala, em vez de depender apenas do contexto limitado do LLM.

Aprendizado de Múltiplas Tarefas

Em vez de treinar especialistas de LLM individuais, modelos de múltiplas tarefas permitem ensinar um modelo múltiplas habilidades por meio de:

1. Prompts enquadrando cada tarefa
2. Ajuste fino conjunto em tarefas
3. Adicionando classificadores no codificador do LLM para fazer previsões

Isso melhora o desempenho geral do modelo e reduz os custos de treinamento.

Sistemas Híbridos de IA

Combina as forças dos LLMs e da IA mais simbólica por meio de:

1. LLMs lidando com tarefas de linguagem abertas
2. Lógica baseada em regras fornecendo restrições
3. Conhecimento estruturado representado em um KG
4. LLM e dados estruturados enriquecendo um ao outro em um “ciclo virtuoso”

Isso combina a flexibilidade das abordagens neurais com a robustez dos métodos simbólicos.

Habilidades-Chave para Aplicar LLMs

Com esses padrões arquiteturais em mente, vamos agora mergulhar em habilidades práticas para colocar os LLMs em ação:

Engenharia de Prompts

Ser capaz de promover efetivamente os LLMs é crucial para as aplicações. Habilidades-chave incluem:

• Enquadrar tarefas como instruções e exemplos de linguagem natural
• Controlar o comprimento, a especificidade e a voz dos prompts
• Refinar iterativamente os prompts com base nas saídas do modelo
• Curar coleções de prompts em torno de domínios como suporte ao cliente
• Estudar princípios de interação humano-IA

A engenharia de prompts é parte arte e parte ciência – espere melhorar incrementalmente com a experiência.

Frameworks de Orquestração

Simplifique o desenvolvimento de aplicações de LLM usando frameworks como LangChain, Cohere, que facilitam a chaining de modelos em pipelines, integração com fontes de dados e abstração de infraestrutura.

O LangChain oferece uma arquitetura modular para compor prompts, modelos, pré e pós-processadores e conectores de dados em fluxos de trabalho personalizáveis. O Cohere fornece um estúdio para automação de fluxos de trabalho de LLM com uma GUI, API REST e SDK Python.

Esses frameworks utilizam técnicas como:

• Sharding de transformadores para dividir o contexto em GPUs para sequências longas
• Consultas de modelo assíncronas para alta taxa de transferência
• Estratégias de cache como o Least Recently Used para otimizar o uso de memória
• Rastreamento distribuído para monitorar gargalos de pipeline
• Frameworks de teste A/B para realizar avaliações comparativas
• Gerenciamento de versão de modelo e lançamento para experimentação
• Escala para plataformas de nuvem como AWS SageMaker para capacidade elástica

Ferramentas de AutoML como Spell oferecem otimização de prompts, hiperparâmetros e arquiteturas de modelo. O AI Economist ajusta modelos de preços para consumo de API.

Avaliação e Monitoramento

Avaliar o desempenho dos LLMs é crucial antes do deploy:

• Medir a qualidade geral da saída por meio de métricas de precisão, fluência e coerência
• Usar benchmarks como GLUE, SuperGLUE, que consistem em conjuntos de dados de NLU/NLG
• Habilitar avaliação humana por meio de frameworks como scale.com e LionBridge
• Monitorar a dinâmica de treinamento com ferramentas como Weights & Biases
• Analisar o comportamento do modelo usando técnicas como modelagem de tópicos LDA
• Verificar vieses com bibliotecas como FairLearn e WhatIfTools
• Executar testes unitários contra prompts-chave
• Rastrear logs de modelo do mundo real e drift usando ferramentas como WhyLabs
• Aplicar testes adversários por meio de bibliotecas como TextAttack e Robustness Gym

Pesquisas recentes melhoram a eficiência da avaliação humana por meio de algoritmos de emparelhamento balanceado e seleção de subconjuntos. Modelos como DELPHI combatem ataques adversários usando grafos de causalidade e mascaramento de gradiente. Ferramentas de IA responsável permanecem uma área de inovação ativa.

Aplicações Multimodais

Além do texto, os LLMs abrem novas fronteiras na inteligência multimodal:

• Condicione os LLMs em imagens, vídeo, fala e outras modalidades
• Arquiteturas de transformadores multimodais unificadas
• Recuperação cross-modal entre tipos de mídia
• Geração de legendas, descrições visuais e resumos
• Coerência e senso comum multimodal

Isso estende os LLMs além da linguagem para raciocinar sobre o mundo físico.

Em Resumo

Os modelos de linguagem grande representam uma nova era nas capacidades de IA. Dominar seus conceitos-chave, padrões arquiteturais e habilidades práticas permitirá que você inove produtos e serviços inteligentes novos. Os LLMs reduzem as barreiras para criar sistemas de linguagem natural capazes – com a expertise certa, você pode aproveitar esses modelos poderosos para resolver problemas do mundo real.