Leitura obrigatória: 15 artigos essenciais sobre IA para desenvolvedores GenAI

Introdução

À medida que o campo da inteligência artificial (IA) continua a crescer e evoluir, torna-se cada vez mais importante que os aspirantes a desenvolvedores de IA se mantenham atualizados com as pesquisas e avanços mais recentes. Uma das melhores maneiras de fazer isso é lendo AI Papers para desenvolvedores GenAI, que fornecem informações valiosas sobre técnicas e algoritmos de ponta. Este artigo explorará 15 artigos essenciais de IA para desenvolvedores GenAI. Esses artigos cobrem vários tópicos, desde processamento de linguagem natural até visão computacional. Eles irão aprimorar sua compreensão da IA ​​​​e aumentar suas chances de conseguir seu primeiro emprego neste campo emocionante.

Importância dos artigos de IA para desenvolvedores GenAI

Os AI Papers para desenvolvedores GenAI permitem que pesquisadores e especialistas compartilhem suas descobertas, metodologias e avanços com a comunidade em geral. Ao ler esses artigos, você obtém acesso aos mais recentes avanços em IA, permitindo que você fique à frente da curva e tome decisões informadas em seu trabalho. Além disso, os AI Papers para desenvolvedores GenAI geralmente fornecem explicações detalhadas de algoritmos e técnicas, proporcionando uma compreensão mais profunda de como eles funcionam e como podem ser aplicados a problemas do mundo real.

A leitura de AI Papers para desenvolvedores GenAI oferece vários benefícios para aspirantes a desenvolvedores de IA. Em primeiro lugar, ajuda você a se manter atualizado com as últimas pesquisas e tendências na área. Este conhecimento é crucial quando se candidata a empregos relacionados com IA, uma vez que os empregadores procuram frequentemente candidatos familiarizados com os avanços mais recentes. Além disso, a leitura de artigos sobre IA permite expandir seu conhecimento e obter uma compreensão mais profunda dos conceitos e metodologias de IA. Esse conhecimento pode ser aplicado aos seus projetos e pesquisas, tornando você um desenvolvedor de IA mais competente e qualificado.

Uma visão geral: documentos essenciais de IA para desenvolvedores GenAI com links

Artigo 1: Transformadores: atenção é tudo que você precisa

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Resumo do artigo

O artigo apresenta o Transformer, uma nova arquitetura de rede neural para tarefas de transdução de sequência, como tradução automática. Ao contrário dos modelos tradicionais baseados em redes neurais recorrentes ou convolucionais, o Transformer depende apenas de mecanismos de atenção, eliminando a necessidade de recorrência e convoluções. Os autores argumentam que esta arquitetura oferece desempenho superior em termos de qualidade de tradução, maior paralelização e redução do tempo de treinamento.

Principais insights de artigos de IA para desenvolvedores GenAI

1. Mecanismo de Atenção
   
   O Transformer é construído inteiramente em mecanismos de atenção, permitindo capturar dependências globais entre sequências de entrada e saída. Esta abordagem permite que o modelo considere relacionamentos sem ser limitado pela distância entre os elementos nas sequências.

2. Paralelização

   Uma grande vantagem da arquitetura Transformer é sua maior paralelização. Os modelos recorrentes tradicionais sofrem com a computação sequencial, tornando a paralelização um desafio. O design do Transformer permite um processamento paralelo mais eficiente durante o treinamento, reduzindo o tempo de treinamento.

3. Qualidade e eficiência superiores
   
   O artigo apresenta resultados experimentais em tarefas de tradução automática, demonstrando que o Transformer alcança qualidade de tradução superior em comparação aos modelos existentes. Ele supera os resultados de última geração anteriores, incluindo modelos de conjunto, por uma margem significativa. Além disso, o Transformer alcança esses resultados com consideravelmente menos tempo de treinamento.

4. Desempenho de tradução
   
   Na tarefa de tradução de inglês para alemão do WMT 2014, o modelo proposto atinge uma pontuação BLEU de 28.4, superando os melhores resultados existentes em mais de 2 BLEU. Na tarefa de inglês para francês, o modelo estabelece uma nova pontuação BLEU de última geração de modelo único de 41.8 após treinamento por apenas 3.5 dias em oito GPUs.

5. Generalização para outras tarefasOs autores demonstram que a arquitetura do Transformer generaliza bem para tarefas além da tradução automática. Eles aplicaram com sucesso o modelo à análise sintática de constituintes ingleses, mostrando sua adaptabilidade a diferentes problemas de transdução de sequências.

Artigo 2: BERT: Pré-treinamento de transformadores bidirecionais profundos para compreensão de linguagem

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Resumo do artigo

O pré-treinamento do modelo de linguagem provou ser eficaz para melhorar várias tarefas de processamento de linguagem natural. O artigo distingue entre abordagens baseadas em recursos e abordagens de ajuste fino para a aplicação de representações de linguagem pré-treinadas. O BERT é introduzido para resolver as limitações nas abordagens de ajuste fino, particularmente a restrição de unidirecionalidade dos modelos de linguagem padrão. O artigo propõe um objetivo de pré-treinamento “Masked Language Model” (MLM), inspirado na tarefa Cloze, para permitir representações bidirecionais. Uma tarefa de “previsão da próxima frase” também é usada para pré-treinar conjuntamente representações de pares de texto.

Principais insights de artigos de IA para desenvolvedores GenAI

1. Importância do pré-treinamento bidirecional
   
   O artigo enfatiza a importância do pré-treinamento bidirecional para representações linguísticas. Ao contrário dos modelos anteriores, o BERT utiliza modelos de linguagem mascarados para permitir representações bidirecionais profundas, superando os modelos de linguagem unidirecionais usados ​​por trabalhos anteriores.

2. Redução em arquiteturas específicas de tarefas
   
   O BERT demonstra que representações pré-treinadas reduzem a necessidade de arquiteturas específicas para tarefas altamente projetadas. Ele se torna o primeiro modelo de representação baseado em ajuste fino que alcança desempenho de última geração em uma ampla gama de tarefas em nível de frase e em nível de token, superando arquiteturas específicas de tarefas.

3. Avanços de última geração
   
   O BERT alcança novos resultados de última geração em onze tarefas de processamento de linguagem natural, demonstrando sua versatilidade. Melhorias notáveis ​​incluem um aumento substancial na pontuação GLUE, precisão do MultiNLI e melhorias nas tarefas de resposta a perguntas do SQuAD v1.1 e v2.0.

Você também pode ler: Ajuste fino de BERT com modelagem de linguagem mascarada

Artigo 3: GPT: Modelos de linguagem são aprendizes de poucas chances

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Resumo do artigo

O artigo discute as melhorias alcançadas em tarefas de processamento de linguagem natural (PNL) através da ampliação de modelos de linguagem, com foco em GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), um modelo de linguagem autoregressiva com 175 bilhões de parâmetros. Os autores destacam que, embora recente Modelos de PNL demonstram ganhos substanciais através de pré-treinamento e ajuste fino, muitas vezes exigem conjuntos de dados específicos de tarefas com milhares de exemplos para ajuste fino. Em contraste, os humanos podem realizar novas tarefas linguísticas com poucos exemplos ou instruções simples.

Principais insights de artigos de IA para desenvolvedores GenAI

1. Aumentar a escala melhora o desempenho em poucas fotos

   Os autores demonstram que a ampliação dos modelos de linguagem melhora significativamente o desempenho independente de tarefas e de poucas tentativas. O GPT-3, com seu grande tamanho de parâmetro, às vezes alcança competitividade com abordagens de ajuste fino de última geração, sem ajustes finos específicos de tarefas ou atualizações de gradiente.

2. Ampla Aplicabilidade
   
   GPT-3 exibe forte desempenho em várias tarefas de PNL, incluindo tradução, resposta a perguntas, tarefas cloze e tarefas que exigem raciocínio rápido ou adaptação de domínio.
3. Desafios e Limitações
   
   Embora o GPT-3 mostre notáveis ​​capacidades de aprendizagem em poucas tentativas, os autores identificam conjuntos de dados onde ele apresenta dificuldades e destacam questões metodológicas relacionadas ao treinamento em grandes corpora web.
4. Geração de artigos semelhantes aos humanos
   
   O GPT-3 pode gerar artigos de notícias que os avaliadores humanos acham difícil distinguir de artigos escritos por humanos.
5. Impactos sociais e considerações mais amplas
   
   O artigo discute os impactos sociais mais amplos das capacidades do GPT-3, particularmente na geração de texto semelhante ao humano. As implicações do seu desempenho em diversas tarefas são consideradas em termos de aplicações práticas e desafios potenciais.
6. Limitações das abordagens atuais da PNL
   
   Os autores destacam as limitações das atuais abordagens de PNL, particularmente a sua dependência de conjuntos de dados de ajuste fino específicos de tarefas, que apresentam desafios como a exigência de grandes conjuntos de dados rotulados e o risco de ajuste excessivo para distribuições estreitas de tarefas. Além disso, surgem preocupações relativamente à capacidade de generalização destes modelos fora dos limites da sua distribuição de formação.

Artigo 4: CNNs: Classificação ImageNet com Redes Neurais Convolucionais Profundas

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Resumo do artigo

O artigo descreve o desenvolvimento e o treinamento de uma rede neural convolucional (CNN) grande e profunda para classificação de imagens nos conjuntos de dados ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC). O modelo alcança melhorias significativas na precisão da classificação em comparação com métodos de última geração anteriores.

Principais insights de artigos de IA para desenvolvedores GenAI

1. Arquitetura Modelo

   A rede neural utilizada no estudo é uma CNN profunda com 60 milhões de parâmetros e 650,000 mil neurônios. Consiste em cinco camadas convolucionais, algumas seguidas por camadas de pooling máximo e três camadas totalmente conectadas com um softmax final de 1000 vias para classificação.

2. Dados de treinamento
   
   O modelo é treinado em um conjunto de dados substancial de 1.2 milhão de imagens de alta resolução do concurso ImageNet ILSVRC-2010. O processo de treinamento envolve a classificação de imagens em 1000 classes diferentes.

3. Performance

   O modelo atinge taxas de erro top 1 e top 5 de 37.5% e 17.0% nos dados de teste, respectivamente. Estas taxas de erro são consideravelmente melhores do que o estado da arte anterior, indicando a eficácia da abordagem proposta.

4. Melhorias no overfitting
   
   O artigo apresenta várias técnicas para resolver problemas de overfitting, incluindo neurônios não saturados, implementação eficiente de GPU para treinamento mais rápido e um método de regularização chamado “dropout” em camadas totalmente conectadas.
5. Eficiência Computacional

   Apesar das demandas computacionais de treinamento de grandes CNNs, o artigo observa que as GPUs atuais e as implementações otimizadas tornam viável o treinamento de tais modelos em imagens de alta resolução.

6. Contribuições

   O artigo destaca as contribuições do estudo, incluindo o treinamento de uma das maiores redes neurais convolucionais em conjuntos de dados ImageNet e a obtenção de resultados de última geração em competições ILSVRC.

Você também pode ler: Um tutorial abrangente para aprender redes neurais convolucionais

Artigo 5: GATs: Redes de Atenção Gráfica

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Resumo do artigo

O artigo apresenta uma arquitetura baseada em atenção para classificação de nós em dados estruturados em grafos, mostrando sua eficiência, versatilidade e desempenho competitivo em vários benchmarks. A incorporação de mecanismos de atenção mostra-se uma ferramenta poderosa para lidar com gráficos estruturados arbitrariamente.

Principais insights de artigos de IA para desenvolvedores GenAI

1. Redes de atenção gráfica (GATs)Os GATs aproveitam camadas de autoatenção mascaradas para resolver as limitações dos métodos anteriores baseados em convoluções de gráficos. A arquitetura permite que os nós atendam às características de suas vizinhanças, especificando implicitamente diferentes pesos para diferentes nós, sem depender de operações matriciais dispendiosas ou de conhecimento a priori da estrutura do gráfico.

2. Enfrentando desafios baseados em espectro
   
   Os GATs abordam simultaneamente vários desafios em redes neurais de grafos baseadas em espectrais. Os desafios da Graph Attention Network (GAT) envolvem filtros localizados espacialmente, cálculos intensos e filtros não localizados espacialmente. Além disso, os GATs dependem da autobase laplaciana, contribuindo para sua aplicabilidade a problemas indutivos e transdutivos.

3. Desempenho entre benchmarks
   
   Os modelos GAT alcançam ou igualam resultados de última geração em quatro benchmarks gráficos estabelecidos: conjuntos de dados de rede de citações Cora, Citeseer e Pubmed, bem como um conjunto de dados de interação proteína-proteína. Esses benchmarks abrangem cenários de aprendizagem transdutivos e indutivos, demonstrando a versatilidade dos GATs.

4. Comparação com abordagens anteriores
   
   O artigo fornece uma visão abrangente de abordagens anteriores, incluindo redes neurais recursivas, Redes Neurais de Grafo (GNNs), métodos espectrais e não espectrais e mecanismos de atenção. Os GATs incorporam mecanismos de atenção, permitindo paralelização eficiente entre pares nó-vizinhos e aplicação a nós com diferentes graus.

5. Eficiência e AplicabilidadeGATs oferecem uma operação paralelizável e eficiente que pode ser aplicada a nós gráficos com diferentes graus, especificando pesos arbitrários para vizinhos. O modelo se aplica diretamente a problemas de aprendizagem indutiva, tornando-o adequado para tarefas onde é necessário generalizar para gráficos completamente invisíveis.

6. Relação com modelos anteriores
   
   Os autores observam que os GATs podem ser reformulados como uma instância particular do MoNet, compartilhar semelhanças com redes relacionais e conectar-se a trabalhos que utilizam operações de atenção de vizinhança. O modelo de atenção proposto é comparado com abordagens relacionadas, como Duan et al. (2017) e Denil et al. (2017).

Artigo 6: ViT: uma imagem vale 16×16 palavras: transformadores para reconhecimento de imagem em escala

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Resumo do artigo

O artigo reconhece o domínio das arquiteturas convolucionais na visão computacional, apesar do sucesso das arquiteturas Transformer no processamento de linguagem natural. Inspirados na eficiência e escalabilidade dos transformadores em PNL, os autores aplicaram um transformador padrão diretamente às imagens com modificações mínimas.

Eles apresentam o Transformador de visão (ViT), onde as imagens são divididas em patches, e a sequência de incorporações lineares desses patches serve como entrada para o Transformer. O modelo é treinado em tarefas de classificação de imagens de forma supervisionada. Inicialmente, quando treinado em conjuntos de dados de tamanho médio como ImageNet sem forte regularização, o ViT atinge precisões ligeiramente abaixo de ResNets comparáveis.

No entanto, os autores revelam que o treinamento em larga escala é crucial para o sucesso do ViT, superando as limitações impostas pela ausência de certos vieses indutivos. Quando pré-treinado em conjuntos de dados massivos, o ViT supera redes convolucionais de última geração em vários benchmarks, incluindo ImageNet, CIFAR-100 e VTAB. O artigo destaca o impacto do dimensionamento na obtenção de resultados notáveis ​​com arquiteturas Transformer em visão computacional.

Principais insights de artigos de IA para desenvolvedores GenAI

1. Transformador em Visão Computacional
   
   O artigo desafia a dependência predominante de redes neurais convolucionais (CNNs) para tarefas de visão computacional. Demonstra que um Transformer puro, quando aplicado diretamente em sequências de patches de imagens, pode atingir excelente desempenho em tarefas de classificação de imagens.

2. Transformador de visão (ViT)
   
   Os autores apresentam o Vision Transformer (ViT), um modelo que utiliza mecanismos de autoatenção semelhantes aos Transformers na PNL. O ViT pode alcançar resultados competitivos em vários benchmarks de reconhecimento de imagem, incluindo ImageNet, CIFAR-100 e VTAB.

3. Pré-treinamento e aprendizagem por transferência
   
   O artigo enfatiza a importância do pré-treinamento em grandes quantidades de dados, semelhante à abordagem da PNL, e depois da transferência das representações aprendidas para tarefas específicas de reconhecimento de imagem. O ViT, quando pré-treinado em conjuntos de dados massivos como ImageNet-21k ou JFT-300M, supera redes convolucionais de última geração em vários benchmarks.

4. Eficiência ComputacionalO ViT alcança resultados notáveis ​​com substancialmente menos recursos computacionais durante o treinamento do que redes convolucionais de última geração. Esta eficiência é particularmente notável quando o modelo é pré-treinado em larga escala.

5. Dimensionando o impacto
   
   O artigo destaca a importância do dimensionamento para alcançar desempenho superior com arquiteturas Transformer em visão computacional. O treinamento em larga escala em conjuntos de dados contendo milhões a centenas de milhões de imagens ajuda o ViT a superar a falta de alguns preconceitos indutivos presentes nas CNNs.

Artigo 7: AlphaFold2: Estrutura de proteína altamente precisa com AlphaFold

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Resumo do artigo

O artigo “AlphaFold2: Estrutura de proteína altamente precisa com AlphaFold” apresenta AlphaFold2, um modelo de aprendizagem profunda que prevê com precisão estruturas de proteínas. AlphaFold2 aproveita uma nova arquitetura baseada na atenção e alcança um avanço no enovelamento de proteínas.

Principais insights de artigos de IA para desenvolvedores GenAI

• AlfaFold2 usa uma rede neural profunda com mecanismos de atenção para prever a estrutura 3D das proteínas a partir de suas sequências de aminoácidos.
• O modelo foi treinado em um grande conjunto de dados de estruturas de proteínas conhecidas e alcançou uma precisão sem precedentes na 14ª competição de dobramento de proteínas de Avaliação Crítica de Predição de Estrutura de Proteínas (CASP14).
• As previsões precisas do AlphaFold2 podem revolucionar potencialmente a descoberta de medicamentos, a engenharia de proteínas e outras áreas da bioquímica.

Artigo 8: GANs: Redes Adversariais Gerativas

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Resumo do artigo

O artigo aborda os desafios no treinamento de modelos generativos profundos e apresenta uma abordagem inovadora chamada redes adversárias. Nesta estrutura, os modelos generativos e discriminativos participam de um jogo onde o modelo generativo visa produzir amostras indistinguíveis dos dados reais. Em contraste, o modelo discriminativo diferencia entre amostras reais e geradas. O processo de treinamento adversário leva a uma solução única, com o modelo generativo recuperando a distribuição dos dados.

Principais insights de artigos de IA para desenvolvedores GenAI

1. Estrutura Adversária
   
   Os autores introduzem uma estrutura adversária onde dois modelos são treinados simultaneamente – um modelo generativo (G) que captura a distribuição de dados e um modelo discriminativo (D) que estima a probabilidade de uma amostra ter vindo dos dados de treinamento em vez do modelo generativo.

2. Jogo MinimaxO procedimento de treinamento envolve maximizar a probabilidade de o modelo discriminativo cometer um erro. Este framework é formulado como um jogo minimax para dois jogadores, onde o modelo generativo visa gerar amostras indistinguíveis dos dados reais, e o modelo discriminativo visa classificar se uma amostra é real ou gerada corretamente.

3. Solução Única
   
   Existe uma solução única em funções arbitrárias para G e D, com G recuperando a distribuição dos dados de treinamento e D sendo igual a 1/2 em todos os lugares. Este equilíbrio é alcançado através do processo de treinamento adversário.

4. Perceptrons multicamadas (MLPs)Os autores demonstram que todo o sistema pode ser treinado usando retropropagação quando perceptrons multicamadas representam G e D. Isso elimina a necessidade de cadeias de Markov ou redes de inferência aproximadas desenroladas durante o treinamento e geração de amostras.

5. Nenhuma inferência aproximada
   
   A estrutura proposta evita as dificuldades de aproximação de cálculos probabilísticos intratáveis ​​na estimativa de máxima verossimilhança. Também supera os desafios de aproveitar os benefícios das unidades lineares por partes no contexto generativo.

Artigo 9: RoBERTa: uma abordagem de pré-treinamento BERT robustamente otimizada

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Resumo do artigo

O artigo aborda o problema de subtreinamento do BERT e apresenta o RoBERTa, uma versão otimizada que supera o desempenho do BERT. As modificações no procedimento de treinamento do RoBERTa e o uso de um novo conjunto de dados (CC-NEWS) contribuem para resultados de última geração em múltiplas tarefas de processamento de linguagem natural. As descobertas enfatizam a importância das escolhas de design e estratégias de treinamento na eficácia do pré-treinamento do modelo de linguagem. Os recursos liberados, incluindo o modelo e código RoBERTa, contribuem para a comunidade de pesquisa.

Principais insights de artigos de IA para desenvolvedores GenAI

1. Treinamento BERT
   
   Os autores acham que BERT, um modelo de linguagem amplamente utilizado, estava significativamente subtreinado. Ao avaliar cuidadosamente o impacto do ajuste de hiperparâmetros e do tamanho do conjunto de treinamento, eles mostram que o BERT pode ser melhorado para igualar ou exceder o desempenho de todos os modelos publicados depois dele.

2. Receita de treinamento aprimorada (RoBERTa)
   
   Os autores introduzem modificações no procedimento de treinamento do BERT, resultando no RoBERTa. Essas mudanças envolvem períodos de treinamento estendidos com lotes maiores, eliminação do objetivo de previsão da próxima frase, treinamento em sequências mais longas e ajustes de padrão de mascaramento dinâmico para dados de treinamento.

3. Contribuição do conjunto de dadosO artigo apresenta um novo conjunto de dados chamado CC-NEWS, que é comparável em tamanho a outros conjuntos de dados usados ​​de forma privada. A inclusão deste conjunto de dados ajuda a controlar melhor os efeitos do tamanho do conjunto de treinamento e contribui para melhorar o desempenho em tarefas posteriores.

4. Conquistas de desempenho
   
   RoBERTa, com as modificações sugeridas, alcança resultados de última geração em várias tarefas de benchmark, incluindo GLUE, RACE e SQuAD. Ele iguala ou excede o desempenho de todos os métodos pós-BERT em tarefas como MNLI, QNLI, RTE, STS-B, SQuAD e RACE.

5. Competitividade do pré-treinamento do modelo de linguagem mascarada
   
   O artigo reafirma que o objetivo de pré-treinamento do modelo de linguagem mascarada, com as escolhas corretas de design, é competitivo com outros objetivos de treinamento propostos recentemente.

6. Recursos liberados
   
   Os autores lançam seu modelo RoBERTa, juntamente com código de pré-treinamento e ajuste fino implementado em PyTorch, contribuindo para a reprodutibilidade e exploração adicional de suas descobertas.

Leia também: Uma introdução suave ao RoBERTa

Artigo 10: NeRF: Representando Cenas como Campos de Radiância Neural para Síntese de Visualização

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Resumo do artigo

A otimização envolve minimizar o erro entre as imagens observadas com poses de câmera conhecidas e as visualizações renderizadas a partir da representação contínua da cena. O artigo aborda desafios relacionados à convergência e eficiência, introduzindo codificação posicional para lidar com funções de frequência mais alta e propondo um procedimento de amostragem hierárquica para reduzir o número de consultas necessárias para uma amostragem adequada.

Principais insights de artigos de IA para desenvolvedores de GenAI

1. Representação Contínua de Cena
   
   O artigo apresenta um método para representar cenas complexas como campos de radiação neural 5D usando redes perceptron multicamadas básicas (MLP).

2. Renderização diferenciável
   
   O procedimento de renderização proposto é baseado em técnicas clássicas de renderização de volume, permitindo otimização baseada em gradiente usando imagens RGB padrão.

3. Estratégia de Amostragem Hierárquica
   
   Uma estratégia de amostragem hierárquica é introduzida para otimizar a capacidade do MLP em áreas com conteúdo de cena visível, abordando problemas de convergência.

4. Codificação PosicionalO uso da codificação posicional para mapear coordenadas 5D de entrada em um espaço de dimensão superior permite a otimização bem-sucedida de campos de radiação neural para conteúdo de cena de alta frequência.

O método proposto supera as abordagens de síntese de visualização de última geração, incluindo o ajuste de representações neurais 3D e o treinamento de redes convolucionais profundas. Este artigo apresenta uma representação de cena neural contínua para renderizar novas visualizações fotorrealistas de alta resolução a partir de imagens RGB em ambientes naturais, com comparações adicionais apresentadas no vídeo suplementar para destacar sua eficácia no tratamento de geometria e aparência de cena complexa.

Artigo 11: FunSearch: Descobertas matemáticas da pesquisa de programas com grandes modelos de linguagem

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Resumo do artigo

O artigo apresenta o FunSearch, uma nova abordagem para aproveitar Large Language Models (LLMs) para resolver problemas complexos, especialmente em descobertas científicas. O principal desafio abordado é a ocorrência de confabulações (alucinações) em LLMs, levando a afirmações plausíveis, mas incorretas. FunSearch combina um LLM pré-treinado com um avaliador sistemático em um procedimento evolutivo para superar essa limitação.

Principais insights de artigos de IA para desenvolvedores GenAI

1. Resolução de problemas com LLMs

   O artigo aborda a questão dos LLMs confabularem ou não conseguirem gerar ideias novas e soluções corretas para problemas complexos. Enfatiza a importância de encontrar ideias novas e comprovadamente corretas, especialmente para desafios matemáticos e científicos.

2. Procedimento Evolutivo – FunSearch
   
   FunSearch combina um LLM pré-treinado com um avaliador em um processo evolutivo. Ele evolui iterativamente programas de baixa pontuação para programas de alta pontuação, garantindo a descoberta de novos conhecimentos. O processo envolve a solicitação da melhor resposta, a evolução dos esqueletos do programa, a manutenção da diversidade do programa e o dimensionamento assíncrono.

3. Aplicação à Combinatória Extrema
   
   O artigo demonstra a eficácia do FunSearch no problema do conjunto de limites em combinatória extrema. FunSearch descobre novas construções de conjuntos de grande capitalização, superando os resultados mais conhecidos e proporcionando a maior melhoria em 20 anos para o limite inferior assintótico.

4. Problema Algorítmico – Embalagem de Bin Online
   
   FunSearch é aplicado ao problema de empacotamento on-line, levando à descoberta de novos algoritmos que superam os tradicionais em distribuições de interesse bem estudadas. As aplicações potenciais incluem a melhoria de algoritmos de agendamento de tarefas.

5. Programas vs. SoluçõesFunSearch se concentra na geração de programas que descrevem como resolver um problema, em vez de gerar soluções diretamente. Esses programas tendem a ser mais interpretáveis, facilitando as interações com especialistas do domínio e são mais fáceis de implantar do que outros tipos de descrições, como redes neurais.

6. Impacto interdisciplinar
   
   A metodologia do FunSearch permite explorar uma ampla gama de problemas, tornando-se uma abordagem versátil com aplicações interdisciplinares. O artigo destaca seu potencial para fazer descobertas científicas verificáveis ​​usando LLMs.

Artigo 12: VAEs: Bayes Variacionais de Codificação Automática

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Resumo do artigo

O artigo “Auto-Encoding Variational Bayes” aborda o desafio de inferência e aprendizagem eficientes em modelos probabilísticos direcionados com variáveis ​​latentes contínuas, particularmente quando as distribuições posteriores são intratáveis ​​e lidam com grandes conjuntos de dados. Os autores propõem um algoritmo de aprendizagem e inferência variacional estocástica que se adapta bem a grandes conjuntos de dados e permanece aplicável mesmo em distribuições posteriores intratáveis.

Principais insights de artigos de IA para desenvolvedores GenAI

1. Reparametrização do Limite Inferior Variacional
   
   O artigo demonstra uma reparametrização do limite inferior variacional, resultando em um estimador de limite inferior. Este estimador é passível de otimização usando métodos de gradiente estocástico padrão, tornando-o computacionalmente eficiente.

2. Inferência Posterior Eficiente para Variáveis ​​Latentes ContínuasOs autores propõem o algoritmo Auto-Encoding VB (AEVB) para conjuntos de dados com variáveis ​​latentes contínuas por ponto de dados. Este algoritmo utiliza o estimador Stochastic Gradient Variational Bayes (SGVB) para otimizar um modelo de reconhecimento, permitindo inferência posterior aproximada eficiente por meio de amostragem ancestral. Esta abordagem evita esquemas de inferência iterativos caros como Markov Chain Monte Carlo (MCMC) para cada ponto de dados.

3. Vantagens teóricas e resultados experimentais
   
   As vantagens teóricas do método proposto estão refletidas nos resultados experimentais. O artigo sugere que o modelo de reparametrização e reconhecimento leva à eficiência computacional e escalabilidade, tornando a abordagem aplicável a grandes conjuntos de dados e em situações onde o posterior é intratável.

Veja também: Desvendando a essência do estocástico no aprendizado de máquina

Documento 13: MEMÓRIA DE LONGO E CURTO PRAZO

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Resumo do artigo

O artigo aborda o desafio de aprender a armazenar informações em intervalos de tempo prolongados em redes neurais recorrentes. Ele apresenta um método novo e eficiente baseado em gradiente chamado “Long Short-Term Memory” (LSTM), superando problemas de refluxo de erros insuficientes e decrescentes. O LSTM impõe fluxo constante de erros por meio de “carrosséis de erros constantes” e usa unidades de portas multiplicativas para controlar o acesso. Com complexidade espaço-temporal local (O(1) por passo de tempo e peso), resultados experimentais mostram que o LSTM supera os algoritmos existentes em relação à velocidade de aprendizagem e taxas de sucesso, especialmente para tarefas com atrasos de tempo prolongados.

Principais insights de artigos de IA para desenvolvedores GenAI

1. Analise de problemas
   
   O artigo fornece uma análise detalhada dos desafios associados ao refluxo de erros em redes neurais recorrentes, destacando os problemas de sinais de erro que explodem ou desaparecem ao longo do tempo.

2. Introdução do LSTM
   
   Os autores apresentam o LSTM como uma nova arquitetura projetada para resolver os problemas de desaparecimento e explosão de sinais de erro. O LSTM incorpora fluxo de erros constante através de unidades especializadas e emprega unidades de portas multiplicativas para regular o acesso a esse fluxo de erros.

3. Resultados experimentais
   
   Por meio de experimentos com dados artificiais, o artigo demonstra que o LSTM supera outros algoritmos de rede recorrente, incluindo BPTT, RTRL, correlação em cascata recorrente, redes de Elman e fragmentação de sequência neural. O LSTM apresenta aprendizado mais rápido e maiores taxas de sucesso, principalmente na resolução de tarefas complexas com longos intervalos de tempo.

4. Local no Espaço e no Tempo
   
   LSTM é descrito como uma arquitetura local no espaço e no tempo, com complexidade computacional por intervalo de tempo e peso sendo O(1).

5. Aplicabilidade

   A arquitetura LSTM proposta resolve com eficácia tarefas complexas e artificiais de longo atraso que não foram abordadas com sucesso por algoritmos de rede recorrentes anteriores.

6. Limitações e vantagens
   
   O artigo discute as limitações e vantagens do LSTM, fornecendo insights sobre a aplicabilidade prática da arquitetura proposta.

Veja também: O que é LSTM? Introdução à memória de longo e curto prazo

Artigo 14: Aprendendo Modelos Visuais Transferíveis com Supervisão de Linguagem Natural

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Resumo do artigo

O artigo explora o treinamento de sistemas de visão computacional de última geração, aprendendo diretamente a partir de texto bruto sobre imagens, em vez de depender de conjuntos fixos de categorias de objetos predeterminadas. Os autores propõem uma tarefa de pré-treinamento para prever qual legenda corresponde a uma determinada imagem, utilizando um conjunto de dados de 400 milhões de pares (imagem, texto) coletados da internet. O modelo resultante, CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training), demonstra um aprendizado eficiente e escalável de representações de imagens. Após o pré-treinamento, a linguagem natural faz referência a conceitos visuais, permitindo a transferência imediata para várias tarefas posteriores. O CLIP é avaliado em mais de 30 conjuntos de dados de visão computacional, apresentando desempenho competitivo sem treinamento específico para tarefas.

Principais insights de artigos de IA para desenvolvedores GenAI

1. Treinamento em Linguagem Natural para Visão Computacional
   
   O artigo explora o uso da supervisão de linguagem natural para treinar modelos de visão computacional em vez da abordagem de treinamento tradicional em conjuntos de dados rotulados como o ImageNet.

2. Tarefa pré-treinamentoOs autores propõem uma tarefa simples de pré-treinamento: prever qual legenda corresponde a uma determinada imagem. Esta tarefa é usada para aprender representações de imagens de última geração do zero em um enorme conjunto de dados de 400 milhões de pares (imagem, texto) coletados online.

3. Transferência Zero-Shot
   
   Após o pré-treinamento, o modelo utiliza linguagem natural para referenciar conceitos visuais aprendidos ou descrever novos. Isso permite a transferência imediata do modelo para tarefas posteriores sem exigir treinamento específico do conjunto de dados.

4. Benchmarking em várias tarefas
   
   O artigo avalia o desempenho da abordagem proposta em mais de 30 conjuntos de dados de visão computacional diferentes, cobrindo tarefas como OCR, reconhecimento de ação em vídeos, geolocalização e classificação refinada de objetos.

5. Desempenho Competitivo
   
   O modelo demonstra desempenho competitivo com linhas de base totalmente supervisionadas em diversas tarefas, muitas vezes igualando ou superando a precisão de modelos treinados em conjuntos de dados específicos de tarefas sem treinamento adicional específico do conjunto de dados.

6. Estudo de escalabilidade
   
   Os autores estudam a escalabilidade de sua abordagem treinando uma série de oito modelos com diferentes níveis de recursos computacionais. O desempenho da transferência é considerado uma função da computação suavemente previsível.

7. Robustez do Modelo
   
   O artigo destaca que os modelos CLIP de disparo zero são mais robustos do que os modelos ImageNet supervisionados com precisão equivalente, sugerindo que a avaliação de disparo zero de modelos independentes de tarefa fornece uma medida mais representativa da capacidade de um modelo.

Artigo 15: LORA: ADAPTAÇÃO DE BAIXA CLASSIFICAÇÃO DE MODELOS DE GRANDES LÍNGUAS

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Resumo do artigo

O artigo propõe o LoRA como um método eficiente para adaptar grandes modelos de linguagem pré-treinados a tarefas específicas, abordando os desafios de implantação associados ao seu tamanho crescente. O método reduz substancialmente os parâmetros treináveis ​​e os requisitos de memória da GPU, ao mesmo tempo que mantém ou melhora a qualidade do modelo em vários benchmarks. A implementação de código aberto facilita ainda mais a adoção do LoRA em aplicações práticas.

Principais insights de artigos de IA para desenvolvedores GenAI

1. Problema Declaração

• O pré-treinamento em larga escala seguido de ajuste fino é uma abordagem comum no processamento de linguagem natural.
• O ajuste fino torna-se menos viável à medida que os modelos crescem, especialmente ao implantar modelos com parâmetros massivos, como o GPT-3 (175 bilhões de parâmetros).

2. Solução Proposta: Adaptação de Baixo Rank (LoRA)

• O artigo apresenta o LoRA, um método que congela pesos de modelos pré-treinados e introduz matrizes de decomposição de classificação treináveis ​​em cada camada da arquitetura do Transformer.
• LoRA reduz significativamente o número de parâmetros treináveis ​​para tarefas posteriores em comparação com o ajuste fino completo.

3. Benefícios do LoRA

• Redução de parâmetros: Comparado ao ajuste fino, o LoRA pode reduzir o número de parâmetros treináveis ​​em até 10,000 vezes, tornando-o computacionalmente mais eficiente.
• Eficiência de memória: LoRA diminui os requisitos de memória da GPU em até 3 vezes em comparação com o ajuste fino.
• Qualidade do modelo: Apesar de ter menos parâmetros treináveis, o LoRA tem desempenho igual ou melhor do que o ajuste fino em termos de qualidade do modelo em vários modelos, incluindo RoBERTa, DeBERTa, GPT-2 e GPT-3.

4. Superando desafios de implantação

• O artigo aborda o desafio de implantar modelos com muitos parâmetros, introduzindo LoRA, permitindo a troca eficiente de tarefas sem retreinar todo o modelo.

5. Eficiência e baixa latência de inferência

• LoRA facilita o compartilhamento de um modelo pré-treinado para a construção de vários módulos LoRA para diferentes tarefas, reduzindo os requisitos de armazenamento e a sobrecarga de alternância de tarefas.
• O treinamento se torna mais eficiente, reduzindo a barreira de entrada de hardware em até 3 vezes ao usar otimizadores adaptativos.

6. Compatibilidade e Integração

• LoRA é compatível com vários métodos anteriores e pode ser combinado com eles, como ajuste de prefixo.
• O design linear proposto permite mesclar matrizes treináveis ​​com pesos congelados durante a implantação, não introduzindo latência de inferência adicional em comparação com modelos totalmente ajustados.

7. Investigação empírica

• O artigo inclui uma investigação empírica sobre a deficiência de classificação na adaptação do modelo de linguagem, fornecendo insights sobre a eficácia da abordagem LoRA.

8. Implementação de código aberto

• Os autores fornecem um pacote que facilita a integração do LoRA com modelos PyTorch e libera implementações e pontos de verificação de modelo para RoBERTa, DeBERTa e GPT-2.

Você também pode ler: Ajuste fino com eficiência de parâmetros de modelos de linguagem grande com LoRA e QLoRA

Conclusão

Concluindo, aprofundar-se nos 15 artigos essenciais de IA para desenvolvedores GenAI destacados neste artigo não é apenas uma recomendação, mas um imperativo estratégico para qualquer aspirante a desenvolvedor. Esses artigos sobre IA oferecem uma jornada abrangente pelo cenário diversificado da inteligência artificial, abrangendo domínios críticos como processamento de linguagem natural, visão computacional e muito mais. Ao mergulhar nos insights e inovações apresentados nestes artigos, os desenvolvedores ganham uma compreensão profunda das técnicas e algoritmos de ponta da área.

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• Fonte: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/01/essential-ai-papers-every-gen-ai-developer-must-read/