O que são modelos básicos? (Mais tipos e casos de uso)

O que é um modelo de fundação?

Um modelo básico é um tipo avançado de inteligência artificial (IA) treinado em grandes quantidades de dados gerais, o que lhe permite lidar com uma ampla gama de tarefas. Os modelos básicos, como A Série GPT (Generative Pre-trained Transformer) ou BERT do Google (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), são projetados para capturar padrões gerais de linguagem e conhecimento de diversas fontes na Internet. Esses modelos podem então ser ajustados em conjuntos de dados menores e específicos de tarefas para executar tarefas como classificação de texto, resumo, tradução, resposta a perguntas e muito mais. Esse ajuste fino torna o desenvolvimento de novos aplicativos de IA mais rápido e econômico. 

Para saber mais sobre os modelos de fundação, seu funcionamento interno, metodologias de treinamento e aplicações no mundo real, continue lendo.

Como funcionam os modelos de fundação?

Os modelos básicos, como os baseados na arquitetura do transformador, como GPT ou BERT, funcionam por meio de pré-treinamento extensivo em diversos conjuntos de dados, seguido de ajuste fino para tarefas específicas. Veja a seguir um detalhamento de como esses modelos funcionam:

Pré-treinamento

• • Coleta de dados: Os modelos da Fundação são treinados em conjuntos de dados grandes e diversificados de livros, sites, artigos e outras fontes de texto. Isso ajuda o modelo a aprender vários padrões de linguagem, estilos e informações.
  • Objetivos de aprendizagem: Durante o pré-treinamento, os modelos são normalmente treinados para prever partes do texto com base em outras partes do texto. Por exemplo, no caso do GPT, o modelo prevê a próxima palavra em uma frase com base nas palavras anteriores (um processo conhecido como treinamento autorregressivo). Por outro lado, o BERT usa uma abordagem de modelo de linguagem mascarada em que algumas palavras na entrada são mascaradas aleatoriamente, e o modelo aprende a prever essas palavras mascaradas com base no contexto fornecido pelas outras palavras não mascaradas.
  • Arquitetura de modelos: A arquitetura de transformação usada nesses modelos depende muito de mecanismos de autoatenção. Esses mecanismos permitem que o modelo pondere a importância de diferentes palavras em uma frase ou documento, independentemente de sua posição, permitindo que ele compreenda efetivamente o contexto e as relações entre as palavras.

Ajuste fino

• • Dados específicos da tarefa: Após o pré-treinamento, o modelo pode ser ajustado com conjuntos de dados menores e específicos da tarefa. Por exemplo, para uma tarefa de análise de sentimentos, o modelo seria ajustado em um conjunto de dados de amostras de texto rotuladas com sentimentos.
  • Ajuste do modelo: Durante o ajuste fino, o modelo inteiro ou partes dele são ligeiramente ajustados para ter um desempenho melhor na tarefa específica. Esse processo envolve o treinamento adicional do modelo, mas agora com o objetivo específico da tarefa em mente (como classificar sentimentos ou responder a perguntas).
  • Especialização: Essa etapa adapta as habilidades gerais adquiridas durante o pré-treinamento a requisitos e nuances particulares de uma tarefa ou domínio específico, melhorando consideravelmente o desempenho em comparação com o treinamento de um modelo do zero na mesma tarefa.

Implantação

• • Implementação para uso: Uma vez ajustados, os modelos básicos podem ser implementados em vários aplicativos, desde assistentes virtuais e chatbots até ferramentas para tradução automática, geração de conteúdo e muito mais.

Imagine um modelo de fundação como um mestre-cuca. Ele devora enormes quantidades de ingredientes (dados) e aprende como eles interagem (relacionamentos). Então, com base nesse conhecimento, ele pode preparar vários pratos (executar tarefas), desde preparar uma sopa deliciosa (escrever um texto) até um belo bolo (gerar uma imagem).

Tipos e exemplos de modelos de fundação

Os modelos básicos variam muito em termos de arquitetura, objetivos de treinamento e aplicativos, cada um deles adaptado para aproveitar diferentes aspectos da aprendizagem e da interação com os dados. Veja a seguir uma exploração detalhada dos vários tipos de modelos de base:

Modelos autorregressivos

Modelos autorregressivos como a série GPT (GPT-2, GPT-3, GPT-4) e XLNet usam uma abordagem de treinamento em que o modelo prevê a próxima palavra em uma sequência, considerando todas as palavras anteriores. Esse método de treinamento permite que esses modelos gerem textos coerentes e contextualmente relevantes, o que é particularmente útil para escrita criativa, chatbots e interações personalizadas de atendimento ao cliente.

Modelos de autocodificação

Modelos de autocodificaçãoincluindo BERT e RoBERTaOs modelos de linguagem de programação são treinados para entender e reconstruir suas entradas, primeiro corrompendo-as, normalmente usando uma técnica conhecida como modelagem de linguagem mascarada, em que tokens aleatórios são ocultados do modelo durante o treinamento. Em seguida, o modelo aprende a prever as palavras ausentes com base apenas em seu contexto. Essa capacidade os torna altamente eficazes para compreender a estrutura da linguagem e aplicativos como classificação de texto, reconhecimento de entidades e resposta a perguntas.

Modelos de codificador-decodificador

Modelos de codificador-decodificador tais como T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) e BART são ferramentas versáteis capazes de transformar texto de entrada em texto de saída. Esses modelos são particularmente hábeis em lidar com tarefas complexas, como resumo, tradução e modificação de texto, aprendendo a codificar uma sequência de entrada em um espaço latente e depois decodificá-la em uma sequência de saída. Seu treinamento geralmente envolve várias tarefas de conversão de texto para texto, proporcionando ampla aplicabilidade em muitos domínios.

Modelos multimodais

Modelos multimodais como o CLIP (da OpenAI) e o DALL-E foram projetados para processar e gerar conteúdo que abrange diferentes tipos de dados, como texto e imagens. Ao compreender e gerar conteúdo multimodal, esses modelos tornam-se essenciais para tarefas que envolvem a interpretação da relação entre imagens e descrições textuais, como legendas de imagens, recuperação de imagens com base em texto ou criação de imagens a partir de descrições.

Modelos com reforço de recuperação

Modelos aumentados por recuperaçãocomo, por exemplo RETRO (Retrieval-Enhanced Transformer), aprimoram os recursos dos modelos de linguagem tradicionais integrando processos de recuperação de conhecimento externo. Essa abordagem permite que o modelo busque informações relevantes de um grande banco de dados ou corpus durante a fase de previsão, resultando em resultados mais informados e precisos. Isso é particularmente benéfico em aplicativos que exigem precisão e profundidade factuais detalhadas, como resposta a perguntas e verificação de conteúdo.

Modelos de sequência para sequência

Modelos de sequência para sequência (seq2seq) como o transformer do Google e o BART do Facebook lidam com tarefas que exigem a transformação de uma sequência de entrada em uma sequência de saída intimamente relacionada. Esses modelos são fundamentais na tradução automática e no resumo de documentos, em que todo o conteúdo ou seu significado deve ser capturado com precisão e transmitido de outra forma.

Cada tipo de modelo de fundação é exclusivamente adequado a tarefas específicas, graças ao seu treinamento distinto e ao design operacional. Na próxima seção, vamos explorar alguns casos de uso para elaborar a funcionalidade dos modelos básicos.

Casos de uso para modelos básicos

Os modelos de fundação estão mudando diferentes setores com sua adaptabilidade e capacidade de aprender com grandes conjuntos de dados. Veja abaixo alguns exemplos interessantes:

• • Processamento de linguagem natural (NLP): Os modelos de base são a espinha dorsal de muitos aplicativos de PNL. Eles potencializam a tradução automática, permitindo uma comunicação perfeita entre idiomas. Eles também podem ser usados para tarefas como análise de sentimentos (compreensão do tom emocional do texto) ou desenvolvimento de chatbot para uma interação mais natural entre humanos e computadores.
  • Criação de conteúdo: Os modelos Foundation podem gerar diferentes formatos de texto criativo, desde poemas e roteiros até textos de marketing, auxiliando criadores de conteúdo e profissionais de marketing.
  • Análise de imagens e vídeos: No domínio visual, os modelos de fundação se destacam na análise de imagens e vídeos. Eles podem ser usados para tarefas como detecção de objetos em câmeras de segurança, análise de imagens médicas para auxiliar os médicos ou geração de efeitos especiais realistas em filmes.
  • Descoberta científica: Esses modelos podem acelerar a pesquisa científica por meio da análise de conjuntos de dados maciços para identificar padrões e relacionamentos que os métodos tradicionais podem deixar passar. Essa capacidade pode ajudar na descoberta de medicamentos, na ciência dos materiais ou na pesquisa sobre mudanças climáticas.
  • Automação: Os modelos básicos podem automatizar tarefas repetitivas, como o resumo de documentos ou a entrada de dados, liberando tempo para trabalhos mais complexos.

Esses são apenas alguns exemplos de casos de uso de modelos de fundação, e as possíveis aplicações estão em constante expansão à medida que os pesquisadores exploram novas possibilidades. Eles são imensamente promissores para transformar vários setores e nossa vida cotidiana.

Como treinar modelos de fundação

O treinamento de modelos de fundação é um empreendimento complexo que exige recursos computacionais e conhecimentos especializados significativos. Veja a seguir um detalhamento simplificado das principais etapas:

1. 1. Coleta e preparação de dados: A base é construída sobre dados. São coletadas enormes quantidades de dados não rotulados relevantes para as tarefas desejadas. Esses dados podem ser texto para grandes modelos de linguagem (LLM), imagens para modelos de visão computadorizada ou uma combinação para modelos multimodais. É fundamental limpar e pré-processar os dados para garantir sua qualidade e consistência.
   2. Arquitetura e seleção de modelos: O tipo de modelo de base que você escolhe depende dos dados e das tarefas. Uma vez selecionada, a arquitetura do modelo é ajustada para lidar com os conjuntos de dados massivos de forma eficaz.
   3. Aprendizagem autossupervisionada: É aqui que a mágica acontece. Diferentemente do aprendizado supervisionado com dados rotulados, os modelos de base utilizam técnicas de aprendizado autossupervisionado. O próprio modelo cria tarefas e rótulos a partir dos dados não rotulados. Isso envolve tarefas como a previsão da próxima palavra em uma sequência de dados de texto ou a identificação de partes ausentes de uma imagem.
   4. Treinamento e otimização: O modelo é treinado nos dados preparados usando recursos de computação avançados, como GPUs ou TPUs. Dependendo do tamanho do modelo e da complexidade do conjunto de dados, esse processo de treinamento pode levar dias ou até semanas. Técnicas como descida de gradiente são usados para otimizar o desempenho do modelo.
   5. Avaliação e refinamento: Após o treinamento, o desempenho do modelo é avaliado em conjuntos de dados de referência ou tarefas específicas. Se os resultados não forem ideais, o modelo poderá ser mais refinado com o ajuste de hiperparâmetros ou até mesmo voltar ao estágio de preparação de dados para melhorar a qualidade.

É importante observar que o treinamento de modelos básicos é um processo contínuo. Os pesquisadores estão constantemente explorando novas técnicas de manipulação de dados, arquiteturas de modelos e tarefas de aprendizagem autossupervisionada para melhorar o desempenho e a maturidade dos modelos.

Benefícios do modelo Foundation

Os modelos Foundation oferecem benefícios significativos, contribuindo para a adoção e o uso generalizados em vários domínios. Veja a seguir algumas das principais vantagens:

• • Versatilidade e adaptabilidade: Ao contrário dos modelos tradicionais de IA com foco restrito, os modelos de base são versáteis. Eles podem ser ajustados para uma ampla gama de tarefas em seu domínio (texto, imagem etc.) ou até mesmo em vários domínios para modelos multimodais. Essa flexibilidade economiza tempo e recursos em comparação com a criação de novos modelos do zero para cada tarefa específica.
  • Eficiência e custo-benefício: Os modelos básicos pré-treinados fornecem aos desenvolvedores um ponto de partida sólido. O ajuste fino desses modelos para tarefas específicas geralmente é mais rápido e menos dispendioso do ponto de vista computacional do que o treinamento de modelos totalmente novos a partir do zero. Essa eficiência se traduz em economia de custos e ciclos de desenvolvimento mais rápidos.
  • Desempenho aprimorado: Os modelos de base, devido ao seu treinamento maciço em grandes quantidades de conjuntos de dados, geralmente superam os modelos tradicionais em várias tarefas. Eles podem alcançar maior precisão em tarefas de tradução automática, reconhecimento de imagens ou resumo de textos.
  • Democratização da IA: A disponibilidade de modelos de base pré-treinados reduz a barreira de entrada para o desenvolvimento de IA. Até mesmo empresas menores ou pesquisadores sem acesso a recursos computacionais maciços podem aproveitar esses modelos para criar aplicativos de IA inovadores.
  • Aceleração da descoberta científica: Os modelos da Fundação podem analisar conjuntos de dados científicos maciços, revelando padrões e relacionamentos ocultos que os métodos tradicionais podem não perceber. Essa capacidade pode acelerar significativamente o progresso científico em áreas como descoberta de medicamentos, ciência dos materiais ou pesquisa sobre mudanças climáticas.

Desafios do modelo de fundação

Os modelos de fundação, apesar de seus recursos notáveis, vêm com seu próprio conjunto de desafios que os pesquisadores estão trabalhando ativamente para resolver. Aqui estão algumas das principais áreas de preocupação:

• • Preconceito e imparcialidade dos dados: Os modelos básicos herdam vieses presentes nos dados em que foram treinados. Isso pode levar a resultados discriminatórios ou injustos. A atenuação do viés requer seleção cuidadosa dos dados, curadoria e desenvolvimento de algoritmos de treinamento mais justos.
  • Explicabilidade e interpretabilidade: Pode ser difícil entender como os modelos de fundação chegam aos seus resultados. Essa falta de transparência torna desafiadora a identificação e o tratamento de possíveis erros ou vieses. Há pesquisas em andamento para desenvolver métodos que tornem esses modelos mais interpretáveis.
  • Recursos computacionais: O treinamento e a execução de modelos básicos exigem potência e recursos computacionais significativos, como GPUs ou TPUs. Isso pode limitar a acessibilidade para empresas menores ou pesquisadores sem acesso a essa infraestrutura.
  • Preocupações com segurança e privacidade: A grande quantidade de dados usados para treinar modelos de fundação gera preocupações de segurança e privacidade. Agentes mal-intencionados podem explorar vulnerabilidades nos dados de treinamento ou nos próprios modelos. É fundamental garantir medidas de segurança robustas e práticas responsáveis de manuseio de dados.
  • Impacto ambiental: O treinamento desses modelos pode consumir uma quantidade significativa de energia. O desenvolvimento de métodos de treinamento com maior eficiência energética e o uso de fontes de energia renováveis são considerações importantes para a implantação sustentável de modelos de fundação.

Principais conclusões

Os modelos Foundation representam um salto significativo nos recursos de IA. Sua versatilidade, eficiência e capacidade de aprender com grandes quantidades de dados estão abrindo caminho para uma nova geração de aplicativos inteligentes que transformarão vários setores e nossa vida cotidiana.

Para continuar aprendendo mais sobre tópicos relacionados à inteligência artificial (IA), explore os recursos abaixo:

• • Um guia para o desenvolvimento de IA generativa
  • Como a IA generativa funciona com o Couchbase
  • Os desenvolvedores podem reduzir o TCO do software com IA? 
  • Serviços de nuvem de IA, Capella iQ e Vector Search
  • Um guia para a pesquisa de vetores
  • O que é a pesquisa de similaridade vetorial?
  • O que são Vector Embeddings?
  • Os clientes do Couchbase estão usando IA e ML para combater fraudes financeiras
  • Aplicativos adaptáveis