Modelos de Transformadores e Aprendizado de Transferência
Os modelos de transformadores são arquiteturas de sequência-para-sequência que podem ser usadas para tarefas de processamento de linguagem natural, como tradução de texto. No entanto, treinar esses modelos requer uma grande quantidade de dados rotulados. Para resolver esse problema, o aprendizado de transferência é uma abordagem que envolve pré-treinar um modelo em uma tarefa e ajustar fino em outra tarefa. Isso permite que o modelo aprenda de uma tarefa e se adapte a outra tarefa com menos dados.
Modelos de Linguagem Pré-Treinados (GPT)
Os GPT combinam o aprendizado de transferência com modelos de transformadores. O GPT consiste em duas partes: pré-treinamento e ajuste fino. Durante o pré-treinamento, o modelo é treinado em um grande conjunto de dados para aprender os fundamentos da linguagem. Em seguida, durante o ajuste fino, o modelo é adaptado para uma tarefa específica, como tradução de texto, questionário ou conversa texto-para-texto.
Os GPT apresentam várias vantagens, incluindo a redução da necessidade de dados para treinar um modelo desde o início. No entanto, ainda há desafios, como a necessidade de grande quantidade de dados para ajuste fino e o risco de overfitting.
Limitações atuais e Direção de Pesquisa
Atualmente, os modelos de linguagem enfrentam limitações, como a necessidade de grandes quantidades de dados e a falta de capacidade de aprender de poucos exemplos. A direção da pesquisa em aprendizado profundo e processamento de linguagem natural é construir modelos que possam aprender de poucos exemplos, como os humanos, e trocar contexto de forma fluida.
Meta-Aprendizado: Uma Solução para Limitações de Fine-Tuning
Uma abordagem para resolver essas limitações é o meta-aprendizado, que envolve treinar um modelo para aprender como aprender de novas tarefas, em vez de ajuste fino em tarefas específicas. Essa abordagem foi introduzida em GPT-2, que usou aprendizado zero-shot, onde o modelo faz predições sem atualizar seus parâmetros. No entanto, essa abordagem foi desafiadora para o modelo.
Para abordar isso, a arquitetura foi escalonada para capturar mais padrões na linguagem, levando ao GPT-3, que foi treinado com 175 bilhões de parâmetros. O GPT-3 usa várias técnicas de meta-aprendizado, incluindo aprendizado zero-shot, one-shot e few-shot.
Conclusão
O vídeo conclui destacando a evolução contínua no campo dos modelos de linguagem e a importância de continuar aprendendo e explorando. Os modelos de linguagem pré-treinados e o meta-aprendizado são abordagens promissoras para resolver os desafios atuais dos modelos de linguagem. No entanto, é fundamental continuar a investigar e melhorar essas abordagens para construir modelos que possam aprender e se adaptar de forma eficaz.