Os melhores modelos linguísticos de pequena dimensão, que precisa de conhecer

No ambiente em rápido desenvolvimento da inteligência artificial e do processamento de linguagem natural, onde a criação de pequenos modelos de linguagem ganhou atenção devido à sua elevada velocidade e aplicabilidade a várias tarefas, este campo tornou-se objeto de um interesse considerável. Embora os GPT-3 sejam as versões maiores que têm aparecido nos meios de comunicação social, os modelos pequenos são apelativos porque são muito económicos em termos dos cálculos que requerem e também funcionam rapidamente. De seguida, explicamos o mini-modelo linguístico de maior impacto que contribuiu para a mudança do panorama da inteligência artificial e do processamento da linguagem natural

DistilBERT

O DistilBERT, um dos modelos da Hugging Face, simboliza o BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) reduzido, que é um modelo reduzido na sua natureza. Embora o seu tamanho seja mais pequeno, o DistilBERT consegue manter a maioria das capacidades do BERT. Este facto faz com que seja adequado para utilização em ambientes com recursos limitados. Com um forte desempenho em tarefas regulares, como a classificação de texto, a resposta a perguntas e o reconhecimento de entidades nomeadas, o modelo destaca-se.

MobileBERT

O MobileBERT foi concebido especialmente para dispositivos móveis e periféricos e, normalmente, representa o modelo mais pequeno e menos exigente do modelo BERT. Mantém um elevado padrão de precisão, mesmo tendo em conta a finalidade especializada, garantindo que o processamento de linguagem natural no dispositivo será optimizado quando os recursos computacionais são limitados. Assim, o MobileBERT é a melhor opção nas circunstâncias em que o feedback em tempo real é um requisito.

RoBERTa

O RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) é a versão melhorada do BERT criada pela divisão de inteligência artificial do Facebook. A principal caraterística do RoBERTa é o facto de ser mais tolerante (robusto) em relação ao comprimento das sequências e de ter atingido o mesmo nível de precisão ou até superior. É bom em tarefas como a análise de frases, a classificação de textos e a compreensão da linguagem. Estas são as suas funções mais poderosas. O RoBERTa não é apenas utilizado na investigação e em algumas aplicações, mas é utilizado em muitas áreas.

DistillGPT

O DistillGPT, que é uma variação mais pequena do modelo GPT (Generative Pre-trained Transformer) da OpenAI, foi criado para dispositivos de ponta com a intenção de efetuar inferências de forma mais expedita. Apesar do seu pequeno tamanho, o DistillGPT é capaz de gerar texto de coesão, bem como contexto fresco e relevante, e, portanto, pode ser aplicável em campos de chatbot, bem como sumarização de texto.

MiniLM

O MiniLM, o modelo leve, é muito compacto e foi especialmente concebido para utilização em smartphones, pequenos dispositivos e plataformas IoT. Embora o poder de processamento seja preservado em comparação com modelos maiores, ele relata um desempenho excecional em vários conjuntos de dados. Por exemplo, o MiniLM encontra uma aplicação em que os recursos são dispendiosos e existe a necessidade de uma compreensão da linguagem eficaz e, ao mesmo tempo, escalável.

TinyBERT

O TinyBERT está precisamente orientado para dispositivos de ponta e dispositivos portáteis com bom desempenho, em vez de comprometer o tamanho e a qualidade. É uma solução de processamento de linguagem natural multitarefa que pode executar muitas tarefas de processamento de linguagem natural, como a análise de sentimentos, a semelhança semântica, a modelação geral da linguagem, etc. O TinyBERT é bom em termos de otimização de recursos e pode ser utilizado em cenários de recursos limitados.

ALBERT

O ALBERT (versão abreviada do BERT), sugerido pela Google Research, é um modelo do tipo lite do BERT que consegue reduzir o tamanho removendo alguns dos parâmetros extra do modelo BERT sem sacrificar o desempenho do modelo. Apesar de não ser o mais excecional em termos de desenvolvimento e eficiência, o ALBERT consegue demonstrar óptimos resultados nas diferentes tarefas de processamento de linguagem natural em que participa e é também frequente nos processos de treino e inferência.

Electra

O modelo Electra da Google Research distingue-se dos outros modelos anteriores, uma vez que o seu modo de pré-treino permite uma maior velocidade de inferência. A arquitetura simplificada foi especialmente concebida para se adequar a este requisito de utilização desta tecnologia para aplicações de processamento de linguagem natural em tempo real, utilizando dispositivos de ponta e plataformas IoT. Sempre que o teste exige respostas à velocidade da luz, é o Electra que se destaca.

FlauBERT

O FlauBERT é um modelo orientado para a língua francesa que ultrapassa os limites do desempenho do processamento de linguagem natural ao dominar a compreensão e a geração de textos em francês. Pode ser utilizado para apoiar diferentes tarefas de aplicação – como a classificação de textos, o reconhecimento de entidades nomeadas ou a tradução automática.

DistilRoBERTa

O DistilRoBERTa é a versão comprimida do modelo RoBERTa do Facebook, após o que a inferência é mais rápida e há uma redução do espaço de memória. Apesar de ter uma estrutura mais pequena, o DistilRoBERTa continua a ser capaz de executar tarefas de processamento de linguagem natural a um nível mais elevado e fornece apoio operacional no ambiente das pequenas empresas.

Estes pequenos modelos linguísticos avançados demonstram o potencial da inteligência artificial e das tecnologias de processamento da linguagem natural que os criadores e investigadores de todos os domínios estão a utilizar para dar resposta às necessidades dos tempos. Estas soluções vão desde os dispositivos móveis até aos casos de utilização de computação periférica, e são oferecidas de forma escalável e eficiente para enfrentar os desafios do mundo real. Esta necessidade crescente de tecnologia de inteligência artificial que seja simultaneamente prática e útil é bastante significativa. Por conseguinte, os modelos de linguagem de pequena dimensão são fundamentais para o desenvolvimento de sistemas inteligentes no futuro.

Em resumo, a adaptabilidade e a relação custo-eficácia destes modelos linguísticos abrirão certamente grandes possibilidades de os utilizar em muitas esferas da vida, como nos cuidados de saúde, nas finanças e noutros tipos de indústrias. A implementação destes tipos de modelos pode permitir que o processo de programação de aplicações de inteligência artificial seja mais rápido e que os recursos do computador sejam poupados, mas, ao mesmo tempo, promover a sustentabilidade do ecossistema de inteligência artificial. Aprofunde-se nas possibilidades oferecidas pelos modelos de linguagem e tire partido delas para obter avanços decisivos na inteligência artificial, no processamento de linguagem natural e noutros domínios.