Modelos linguísticos grandes ou pequenos? Qual é a escolha ideal

A rápida evolução do campo do processamento de linguagem natural pode ser vista nas discussões em torno dos tipos de modelos de linguagem, ou seja, entre os modelos de linguagem grandes (LLM) e os modelos de linguagem pequenos (SLM). À medida que as organizações e os investigadores se aprofundam no aproveitamento do poder do processamento de linguagem natural para várias utilizações, são confrontados com a questão: Qual deles considerar? Modelos de linguagem grandes ou modelos de linguagem pequenos? O foco não está apenas no tamanho ou no desempenho do modelo, mas também na robustez e é atribuído à ética. Por isso, neste artigo, debatemos os modelos de linguagem da inteligência artificial, que vão desde os modelos de linguagem de grande dimensão aos modelos de linguagem de pequena dimensão, e que se adequam ao seu objetivo em termos de desempenho.

O que são modelos de linguagem de grande dimensão?

Os modelos de linguagem grandes são os modelos de linguagem da inteligência artificial que ostentam parâmetros multitudinários extensos, que são provisoriamente contados em milhares de milhões ou triliões. Estes valores fazem dos nós uma representação numérica do algoritmo para implementar a entrada e produzir a saída. Quando a contagem de parâmetros é alargada, um modelo ganha em complexidade e precisão. Na maioria dos casos, os modelos linguísticos de grande dimensão terão sido treinados em extensas bases de dados de informação textual, muitas vezes provenientes da Web, em toda a sua extensão e amplitude, que os modelos terão considerado possível assimilar as complicadas estruturas gramaticais e lexicais da linguagem natural. Uma das características revolucionárias destes modelos linguísticos é a sua dimensão. Modelos como o GPT-3, o BERT e o T5 são os mais conhecidos pelo seu carácter imersivo.

O que são modelos de linguagem pequenos?

Os destaques dos modelos de linguagem pequenos são frequentemente caracterizados por uma baixa contagem de parâmetros, normalmente entre alguns milhões e algumas dezenas de milhões. Estes parâmetros são os números que estão subjacentes à linguagem interna do modelo e que o mantêm unido no processo de processamento de entrada e geração de saída. A redução da expressividade e da complexidade do modelo com parâmetros mais baixos é a principal funcionalidade dos modelos linguísticos de pequena dimensão. Em geral, os modelos linguísticos de pequena dimensão são treinados em conjuntos de dados de texto restritos, com conteúdos mais direccionados para áreas ou tarefas específicas, que ajudam a aprender rapidamente associações contextuais e padrões linguísticos. Os modelos ALBERT, DistilBERT e TinyBERT são exemplos de modelos de linguagem com espaço compacto.

Agora que já conhecemos os modelos de linguagem grandes e pequenos, vamos analisar os prós e contras dos modelos de linguagem grandes e pequenos para perceber qual é o mais adequado.

Vantagens dos modelos de linguagem de grande dimensão

Os modelos de linguagem de grande dimensão utilizam grandes quantidades de dados para aprender mais profundamente e tornam-se muito melhores na geração de textos fluentes, coerentes e variados. Isto deve-se à sua incomparável compreensão dos padrões e estruturas linguísticos derivados de grandes quantidades de dados

As redes neuronais têm um desempenho extraordinário na execução de tarefas novas e exigentes, incluindo enunciados elaborados e classificação exacta, de que as redes neuronais pequenas são incapazes.

Os modelos linguísticos de grande dimensão aproveitam de forma brilhante a aprendizagem por transferência e os mecanismos de aprendizagem de poucos instantes – o seu conhecimento pré-existente ajuda-os a adaptarem-se automaticamente a tarefas e áreas totalmente novas com pouco ou nenhum treino adicional.

Contras dos modelos linguísticos de grande dimensão

Os modelos linguísticos de grande dimensão diferem dos modelos linguísticos de pequena dimensão pelo facto de exigirem custos mais elevados e complexidades de formação e implementação que, por sua vez, podem aumentar os custos de mais hardware, software e recursos humanos.

Além disso, os modelos linguísticos de grandes dimensões podem, muito provavelmente, cometer mais erros e utilizar regras tendenciosas, o que, por sua vez, leva a que o texto fique incompleto, falhe o alvo ou acabe num local que pode ser perigoso, especialmente em caso de escassez de dados ou de supervisão superficial. Os modelos linguísticos de grande dimensão, por outro lado, apresentam uma estabilidade muito maior.

Ao contrário dos modelos linguísticos pequenos, os modelos linguísticos grandes, devido às suas numerosas camadas ocultas e parâmetros, são transparentes e difíceis de compreender, mesmo para os peritos ou utilizadores, o que cria verdadeiros desafios para a compreensão da sua função e para a tomada de decisões relativamente aos seus resultados.

Vantagens dos modelos linguísticos pequenos

Os modelos linguísticos de pequena dimensão são desenvolvidos como uma solução relativamente barata e simples, em oposição aos processos dispendiosos e complicados dos modelos de grande dimensão, tornando as exigências em termos de hardware, software e recursos humanos bastante reduzidas.

Os modelos linguísticos pequenos também se destacam pela sua fiabilidade e resiliência desenvolvidas e melhoradas, criando um texto mais claro, preciso e seguro, especialmente quando há grandes quantidades de dados e supervisão, o que não acontece com os modelos linguísticos grandes.

Ao contrário dos modelos de grande dimensão, que utilizam muitas camadas ocultas e parâmetros para vários problemas, os modelos de pequena dimensão mantêm as coisas simples, destilando-as para o essencial e tornando-se assim mais transparentes, de modo a facilitar uma melhor compreensão. Em última análise, isto ajuda a torná-los mais compreensíveis, ao contrário dos modelos grandes mais complicados.

Contras dos modelos linguísticos pequenos

Os modelos linguísticos pequenos têm o inconveniente de produzir texto que carece de maior fluência, coerência e diversidade quando comparados com os modelos linguísticos grandes, uma vez que utilizam muito poucos padrões e estruturas linguísticas a partir de blocos de dados.

Mostram uma inferioridade em relação aos grandes modelos linguísticos no que respeita à versatilidade de utilização, à capacidade de lidar com sequências de menor variedade e a uma menor capacidade de generalização, em consequência da sua pequena capacidade de expressão.

O seu potencial para tirar partido da aprendizagem por transferência e da aprendizagem em poucos instantes é comparativamente limitado, o que exige uma maior dependência de dados adicionais e um aperfeiçoamento para facilitar a adaptação a novas tarefas e domínios.

A escolha ideal entre os modelos linguísticos proeminentes da inteligência artificial

A escolha do modelo linguístico operacional que melhor se adapta às suas necessidades de utilização envolve também algumas variáveis a ter em conta. Como a criação do modelo é o seu passo inicial, deve indicar especificamente as tarefas que pretende que o modelo realize. Se o seu principal interesse é analisar sentimentos ou fornecer respostas a perguntas ou efetuar resumos de texto, que são requisitos que exigem uma compreensão profunda da linguagem natural, então um modelo de linguagem de grande dimensão será a plataforma certa para si. Em contrapartida, para um caso claro de objectivos diferentes, como a classificação de texto ou a geração de linguagem, um modelo de linguagem pequeno pode ser a sua escolha para implementar.

Os dados têm uma influência primordial na determinação da acessibilidade de um modelo linguístico. Os modelos linguísticos de grande dimensão, por sua vez, requerem grandes quantidades de dados durante a fase de formação para atingir uma qualidade de topo. Se os dados forem limitados, é preferível ter um modelo linguístico pequeno, treinado com menos dados, para se adaptar da melhor forma à tarefa.

Os recursos computacionais e as infra-estruturas também são uma das principais preocupações a ter em conta. Os modelos linguísticos de grande dimensão são os mais sofisticados e consomem grandes quantidades de potência e processamento informático. Se o défice de recursos computacionais for um problema para si, um modelo linguístico pequeno também pode ser uma boa alternativa.

O compromisso entre precisão e eficiência é um aspeto importante a ter em conta quando se aborda este tema. Os modelos linguísticos de pequena dimensão permitem operações mais rápidas e menos dispendiosas, uma vez que têm normalmente custos tecnológicos mais baixos. Em contrapartida, podem não atingir o mesmo nível de precisão que os modelos linguísticos de grandes dimensões. Se a exatidão for o mais importante, um modelo linguístico de grandes dimensões será a escolha óbvia.

Como a inteligência artificial está a revolucionar o mundo inteiro com os seus avanços diários, escolher o modelo linguístico específico pode ser um desafio. Mas, tendo em conta os factores que mencionámos, pode ser uma tarefa fácil, uma vez que todos os modelos de linguagem da inteligência artificial têm os seus próprios méritos e deméritos que os tornam adequados à utilização com base nos requisitos do utilizador.