Revolução nos Modelos de Linguagem: Rumo a uma Maior Eficiência
Modelos de linguagem como ChatGPT e Llama-2, que transformaram a maneira como as máquinas processam e geram texto, são conhecidos por sua extensa memória e demandas computacionais, tornando-os caros para executar. Diante deste desafio, pesquisadores da ETH Zurich desenvolveram uma versão otimizada do transformador, a arquitetura de aprendizado profundo que subjaz a esses modelos de linguagem.
O Funcionamento dos Modelos de Linguagem
Os modelos de linguagem funcionam a partir de blocos transformadores. Essas unidades uniformes se especializam na análise de dados sequenciais, como fragmentos de texto. Os componentes chave desses blocos são o “mecanismo de atenção”, que permite ao modelo se concentrar em diferentes partes do texto conforme necessário, e o perceptron multicamada (MLP), responsável por realizar cálculos adicionais. As funções adicionais incluem conexões residuais e camadas de normalização que contribuem para melhorar o desempenho do modelo.
Rumo a uma Arquitetura Simplificada
O principal objetivo da equipe da ETH Zurich é aumentar a eficiência nos processos de treinamento e inferência para a arquitetura do transformador. Para isso, eles propuseram simplificar o bloco do transformador eliminando componentes não essenciais. Os resultados experimentais demonstraram que essa redução não compromete nem a velocidade de treinamento nem o desempenho em tarefas subsequentes.
Para verificar a eficácia de seu novo bloco transformador compacto, a equipe avaliou seu desempenho em modelos de linguagem de várias profundidades. Os resultados foram promissores: conseguiram reduzir o tamanho do transformador convencional em aproximadamente 16% sem sacrificar a precisão. Além disso, conseguiram tempos de inferência mais rápidos, o que significa que os modelos podem gerar texto mais rapidamente.
Essas descobertas têm implicações significativas para o futuro dos modelos de linguagem. Os modelos simplificados podem ser treinados mais rapidamente e aproveitar a capacidade extra proporcionada por uma maior profundidade. Além disso, existe o potencial para melhorias adicionais, como adaptar os processadores de IA a esta arquitetura simplificada, o que poderia ampliar seu impacto.
Os pesquisadores acreditam que seu trabalho pode levar ao uso de arquiteturas mais simples na prática, ajudando a reduzir o custo dos grandes modelos de transformadores. Esse avanço poderia tornar a tecnologia de processamento de linguagem natural mais acessível e eficiente, abrindo novas possibilidades para sua aplicação em uma variedade de campos.
Sandra é especialista em marketing digital e experta em redes sociais. Ela completou uma pós-graduação em Comunicação e RP para marcas de moda no Idep Barcelona, além de outra em Marketing e reputação online: comunidades virtuais. Sandra está a par das últimas tendências e melhores práticas em redes sociais, e isso se reflete em seu trabalho diário, gerando um impacto positivo no mundo digital.
