Das redes neurais aos transformadores: a evolução do aprendizado de máquina - DATAVERSITY

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Modelos básicos, como modelos de linguagem grande (LLMs), são um assunto vasto e em evolução, mas como chegamos aqui? Para chegar aos LLMs, há várias camadas que precisamos eliminar, começando com o tópico abrangente de IA e aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina está dentro da IA e é simplesmente o processo de ensinar os computadores a aprender e a tomar decisões com base em dados.

Em sua essência estão diversas arquiteturas ou métodos, cada um com abordagens exclusivas para processar e aprender com os dados. Isso inclui redes neurais, que imitam a estrutura do cérebro humano, árvores de decisão que tomam decisões com base em um conjunto de regras e suportam máquinas vetoriais que classificam dados encontrando a melhor linha divisória ou margem.

A aprendizagem profunda é uma subconjunto de aprendizado de máquina que leva esses conceitos adiante. Ele usa estruturas complexas conhecidas como redes neurais profundas, compostas por muitas camadas de nós ou neurônios interconectados. Essas camadas permitem que o modelo aprenda com grandes quantidades de dados, tornando o aprendizado profundo particularmente eficaz para tarefas como reconhecimento de imagem e fala.

Evolução para aprendizagem profunda

O aprendizado profundo representa uma mudança significativa em relação ao aprendizado de máquina tradicional. O aprendizado de máquina tradicional envolve alimentar os recursos escolhidos a dedo pela máquina, enquanto os algoritmos de aprendizado profundo aprendem esses recursos diretamente dos dados, levando a modelos mais robustos e complexos. O aumento no poder computacional e na disponibilidade de dados impulsionou essa mudança, permitindo o treinamento de redes neurais profundas. As empresas podem experimentar o aprendizado profundo graças a provedores de nuvem como Amazon Web Services (AWS), que oferece computação e armazenamento virtualmente ilimitados para seus clientes.

Voltando ao aprendizado profundo: as redes neurais profundas são essencialmente pilhas de camadas, cada uma aprendendo diferentes aspectos dos dados. Quanto mais camadas houver, mais profunda será a rede, daí o termo “aprendizado profundo”. Essas redes podem aprender padrões complexos em grandes conjuntos de dados, tornando-as altamente eficazes para tarefas complexas, como processamento de linguagem natural e visão computacional.

Redes neurais

Quanto aos fundamentos das redes neurais, elas são inspiradas no cérebro humano e consistem em neurônios ou nós conectados em uma estrutura semelhante a uma teia. Cada neurônio processa os dados de entrada, depois aplica uma transformação e, finalmente, passa a saída para a próxima camada. As funções de ativação dentro desses neurônios ajudam a rede a aprender padrões complexos, introduzindo não linearidades no modelo.

Uma rede neural típica compreende três tipos de camadas: entrada, oculta e saída. A camada de entrada recebe os dados, as camadas ocultas os processam e a camada de saída produz o resultado final. As camadas ocultas, muitas vezes numerosas no aprendizado profundo, são onde ocorre a maior parte da computação, permitindo que a rede aprenda com os recursos dos dados.

De RNNs a LSTMs

Redes neurais recorrentes (RNNs) são um grande método no aprendizado de máquina tradicional e foram desenvolvidas para lidar com dados sequenciais, como frases em texto ou séries temporais. As RNNs processam dados sequencialmente, mantendo uma memória interna de entradas anteriores para influenciar saídas futuras. No entanto, eles lutam com dependências de longo alcance devido ao problema do gradiente evanescente, onde a influência das entradas iniciais diminui em sequências longas.

Redes de memória de longo prazo (LSTMs) resolvem essa limitação. LSTMs, um tipo avançado de RNN, possuem uma estrutura mais complexa que inclui portas para regular o fluxo de informações. Essas portas ajudam os LSTMs a reter informações importantes em sequências longas, tornando-os mais eficazes para tarefas como modelagem de linguagem e geração de texto.

Introdução aos Transformers

Entre na arquitetura do transformador. Os transformadores marcam um avanço significativo no tratamento de dados sequenciais, superando RNNs e LSTMs em muitas tarefas. Introduzido no papel de referência Os transformadores “Atenção é tudo que você precisa” revolucionam a forma como os modelos processam sequências, usando um mecanismo chamado autoatenção para pesar a importância de diferentes partes dos dados de entrada.

Ao contrário dos RNNs e LSTMs, que processam dados sequencialmente, os transformadores processam sequências inteiras simultaneamente. Esse processamento paralelo os torna não apenas eficientes, mas também hábeis na captura de relacionamentos complexos em dados, um fator crucial em tarefas como tradução e resumo de idiomas.

Principais componentes dos transformadores

A arquitetura do transformador é construída em dois componentes principais: autoatenção e codificação posicional. A autoatenção permite que o modelo se concentre em diferentes partes da sequência de entrada, determinando quanto foco colocar em cada parte ao processar uma palavra ou elemento específico. Esse mecanismo permite que o modelo entenda o contexto e os relacionamentos dentro dos dados.

A codificação posicional é outro aspecto crítico, dando ao modelo uma noção da ordem das palavras ou elementos na sequência. Ao contrário dos RNNs, os transformadores não processam os dados em ordem, portanto esta codificação é necessária para manter o contexto da sequência. A arquitetura também se divide em blocos codificadores e decodificadores, cada um executando funções específicas no processamento da entrada e na geração de saída.

Vantagens da arquitetura do transformador

Os transformadores oferecem diversas vantagens em relação aos modelos anteriores de processamento de sequência. Sua capacidade de processar sequências inteiras em paralelo acelera significativamente o treinamento e a inferência. Esse paralelismo, aliado à autoatenção, permite que os transformadores lidem com dependências de longo alcance de maneira mais eficaz, capturando relacionamentos em dados que abrangem grandes lacunas na sequência.

Junto com isso, os transformadores escalam excepcionalmente bem com dados e recursos computacionais, e é por isso que eles têm sido fundamentais para o desenvolvimento de grandes modelos de linguagem. Sua eficiência e eficácia em diversas tarefas os tornaram uma escolha popular na comunidade de aprendizado de máquina, especialmente para tarefas complexas de PNL.

Transformadores em modelos de linguagem grande de aprendizado de máquina

Os transformadores são a espinha dorsal de muitos modelos de linguagem de grande porte, como GPT (Generative Pretrained Transformer) e BERT (Bidirecional Encoder Representations from Transformers). A GPT, por exemplo, é excelente na geração de texto semelhante ao humano, aprendendo com grandes quantidades de dados para produzir uma linguagem coerente e contextualmente relevante. O BERT, por outro lado, concentra-se na compreensão do contexto das palavras nas frases, revolucionando tarefas como resposta a perguntas e análise de sentimentos.

Esses modelos avançaram dramaticamente o campo da processamento de linguagem natural, mostrando a capacidade do transformador de compreender e gerar linguagem em um nível próximo da proficiência humana. O seu sucesso estimulou uma onda de inovação, levando ao desenvolvimento de modelos ainda mais poderosos.

Aplicações e Impacto

As aplicações de modelos baseados em transformadores no processamento de linguagem natural são vastas e crescentes. Eles são usados em serviços de tradução de idiomas, ferramentas de geração de conteúdo e até na criação de assistentes de IA capazes de compreender e responder à fala humana. O seu impacto vai além das tarefas linguísticas; transformadores estão sendo adaptados para uso em áreas como bioinformática e processamento de vídeo.

O impacto desses modelos é substancial, oferecendo avanços em eficiência, precisão e capacidade de lidar com tarefas linguísticas complexas. À medida que estes modelos continuam a evoluir, espera-se que abram novas possibilidades em áreas como a criação automatizada de conteúdos, a educação personalizada e a IA de conversação avançada.

Transformando o amanhã

Olhando para o futuro, o futuro dos transformadores na aprendizagem automática parece brilhante e cheio de potencial. Os investigadores continuam a inovar, melhorando a eficiência e a capacidade destes modelos. Podemos esperar ver transformadores aplicados em domínios mais diversos, avançando ainda mais a fronteira da inteligência artificial.

A arquitetura do transformador representa um marco significativo na jornada do aprendizado de máquina. A sua versatilidade e eficiência não só transformaram o panorama do processamento de linguagem natural, mas também prepararam o terreno para futuras inovações que poderão um dia confundir a linha entre a inteligência humana e a inteligência da máquina.