Avaliando Modelos de Linguagem Grandes em Musicologia

Modelos de Linguagem Grande (LLMs) são programas de computador que podem gerar texto, responder perguntas e ajudar com várias tarefas usando as informações que foram treinados. Recentemente, o interesse por esses modelos aumentou, especialmente em áreas como musicologia, que estuda a música de várias perspectivas, incluindo história e teoria. No entanto, surgem dúvidas sobre quão bem esses modelos funcionam, especialmente na hora de entender e gerar informações precisas sobre música.

#O Propósito do Estudo

Esse trabalho busca entender quão eficazes são os LLMs no campo da musicologia. Olha tanto para a confiança nesses modelos quanto para as preocupações que as pessoas nas áreas musicais têm sobre usá-los. O estudo inclui feedback de especialistas e estudantes e aborda o estado atual da tecnologia LLM na musicologia.

Propondo um método inicial para testar os LLMs usando uma abordagem semi-automática para criar um referencial, isso envolve gerar perguntas de múltipla escolha e checar sua Precisão com especialistas humanos. As descobertas mostram que LLMs básicos não são tão confiáveis quanto os modelos que usam informações específicas sobre música de dicionários.

#A Ascensão dos LLMs

O crescimento dos LLMs trouxe melhorias notáveis na geração de texto. Esses modelos são treinados com grandes quantidades de texto geral, permitindo que produzam informações relevantes ao contexto. Eles podem ser úteis em várias áreas, incluindo saúde, jornalismo e educação.

No entanto, mesmo com esses avanços, os LLMs ainda têm falhas significativas. Às vezes, eles geram informações incorretas, conhecidas como “alucinações.” Esses problemas surgem da falta de entendimento real do contexto e do potencial de reproduzir preconceitos presentes nos dados de treinamento. Além disso, eles frequentemente falham em fornecer Referências credíveis, tornando-os menos confiáveis para Pesquisas acadêmicas em áreas como literatura e história.

Apesar desses desafios, os LLMs ainda podem ajudar com várias tarefas, como traduzir texto, analisar conteúdo escrito, organizar dados, recuperar informações históricas e resumir ideias complexas. Devido ao seu potencial, pesquisadores sugerem que o trabalho interdisciplinar, combinando a tecnologia LLM e a pesquisa em humanidades, deve continuar a desenvolver modelos que sejam mais confiáveis e úteis.

#Musicologia e LLMs

Neste estudo, focamos especificamente na musicologia para ver como os LLMs podem contribuir para essa área. A musicologia envolve estudar a música através de lentes históricas e teóricas, e pode haver benefícios significativos ao usar LLMs para ajudar a superar barreiras linguísticas e auxiliar na recuperação de informações.

Porém, um grande desafio é que muitas fontes confiáveis específicas de música, como dicionários e artigos acadêmicos, não estão disponíveis gratuitamente online. Isso limita a capacidade dos LLMs de acessar informações especializadas e de alta qualidade. A falta de acesso a esses recursos aumenta o risco de que os LLMs gerem informações não confiáveis sobre música.

Para reunir percepções sobre como as pessoas na musicologia veem os LLMs, fizemos uma pesquisa com estudantes e profissionais da área. A pesquisa fez perguntas sobre sua educação, familiaridade com LLMs e suas opiniões sobre o uso dessa tecnologia em tópicos relacionados à música.

#Resultados da Pesquisa

Um total de 33 participantes completou a pesquisa. Eles incluíam estudantes, professores, pesquisadores e educadores com formação em musicologia, performance musical e outras áreas. A maioria dos respondentes estava familiarizada com os LLMs, e embora houvesse uma diferença notável no uso entre estudantes e professores, muitos indicaram que tinham confiança limitada no conteúdo gerado por LLMs.

Os resultados mostraram que, embora muitos participantes vissem os LLMs como potencialmente transformadores para a musicologia, eles estavam cautelosos. Expressaram preocupações sobre a confiabilidade desses modelos na geração de informações precisas, especialmente em áreas específicas como História da Música e Teoria da Música.

#Criando o Referencial TrustMus

Para avaliar como os LLMs se saem na musicologia, desenvolvemos o referencial TrustMus, que consiste em perguntas de múltipla escolha validadas por especialistas humanos. O processo envolveu gerar perguntas baseadas em fontes confiáveis, como o Dicionário Grove de Música e Musicistas.

Nosso método incluiu várias etapas. Primeiro, extraímos informações do dicionário para criar perguntas. Depois, filtramos as perguntas que não estavam claramente relacionadas à musicologia. Por fim, especialistas humanos revisaram as perguntas restantes para garantir sua precisão e relevância.

O referencial final consistiu em 400 perguntas validadas, que usamos para avaliar o desempenho de vários LLMs. Testando esses modelos, pudemos ver com que frequência eles forneceram respostas corretas e se produziam alucinações no contexto da música.

#Resultados e Discussão

A avaliação dos modelos no referencial TrustMus revelou que muitos LLMs tiveram dificuldades em fornecer respostas precisas de forma consistente. Por exemplo, um modelo respondeu incorretamente a uma pergunta bem conhecida sobre notação musical. Isso destacou as limitações dos LLMs em interpretar e gerar informações precisas sobre música.

Nos testes, notamos diferenças significativas no desempenho de vários modelos dependendo de seu tamanho e treinamento. Modelos maiores geralmente se saíram melhor, mas mesmo os melhores não atenderam sempre à precisão esperada. Nosso estudo apontou a necessidade de conhecimento confiável e específico para aplicações em musicologia.

#Direções Futuras para LLMs na Musicologia

As descobertas desta pesquisa indicam que, embora os LLMs tenham usos potenciais na musicologia, atualmente não atendem aos padrões necessários para uma aplicação confiável e ética nesse campo. Há uma necessidade urgente de melhorar os LLMs especializando-os para tarefas relacionadas à música e garantindo que sejam treinados com informações precisas.

Para avançar a tecnologia LLM para a musicologia, mais pesquisas devem focar em aumentar a confiabilidade, proteger a privacidade dos usuários e abordar preconceitos para incentivar o uso responsável. A colaboração entre desenvolvedores de tecnologia, musicólogos e outras partes interessadas também é crucial para desenvolver esses modelos com sucesso.

#Conclusão

Em conclusão, este estudo ilumina os desafios e oportunidades associados ao uso de LLMs na musicologia. Embora existam preocupações sobre sua confiabilidade, muitos especialistas veem potencial para que esses modelos impactem significativamente o campo no futuro. Pesquisas e desenvolvimentos contínuos são essenciais para aproveitar os benefícios dos LLMs enquanto abordamos suas limitações, abrindo caminho para ferramentas mais confiáveis no estudo e prática da música.