Simplificando Conhecimento Complexo em Modelos de IA

Esta pesquisa discute uma área nova e importante chamada Destilação de Conhecimento Simbólico em grandes modelos de linguagem (LLMs). LLMs como o GPT-3 e BERT cresceram em tamanho e complexidade. À medida que eles crescem, é vital usar todo esse conhecimento de forma eficaz. O objetivo desta pesquisa é ver como podemos transformar o conhecimento complexo desses modelos em uma forma simbólica mais simples. Isso é importante porque torna os LLMs mais fáceis de entender, mais eficientes e úteis em diferentes aplicações.

Vamos categorizar as pesquisas já disponíveis com base em diferentes métodos e usos. A ideia é mostrar como a destilação de conhecimento simbólico pode ajudar a melhorar a clareza e a eficácia de modelos de IA menores. Também vamos discutir os principais desafios que os pesquisadores enfrentam, como manter o conhecimento detalhado enquanto o tornam mais fácil de entender. Além disso, vamos olhar para os diferentes métodos desenvolvidos até agora, identificar lacunas na pesquisa atual e sugerir oportunidades para trabalhos futuros. Esta pesquisa fornecerá uma visão geral da destilação de conhecimento simbólico em LLMs e destacará sua importância em tornar os sistemas de IA mais acessíveis e eficientes.

O interesse em como o conhecimento simbólico pode melhorar a clareza, eficiência e gama de usos dos LLMs está crescendo, transformando-os em ferramentas melhores e mais compreensíveis. Apesar do reconhecimento de sua importância, ainda há uma grande falta de pesquisa aprofundada que analise de perto esse processo de integração. A maioria dos estudos existentes foca nos avanços dos LLMs ou no conhecimento que eles contêm, com menos atenção à destilação de conhecimento simbólico dos LLMs. Esta pesquisa pretende preencher essa lacuna, fornecendo uma revisão detalhada do estado atual da destilação de conhecimento simbólico em LLMs, enfatizando métodos, desafios e avanços nesta área.

#O que são Grandes Modelos de Linguagem?

Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) são um tópico importante em inteligência artificial (IA), com grandes avanços sendo feitos frequentemente. LLMs são treinados em quantidades enormes de dados, incluindo sites, artigos de pesquisa e livros. Eles encapsulam conhecimento em muitos parâmetros e podem servir como bancos de dados de conhecimento dos quais informações podem ser extraídas para vários fins. Esses fins podem incluir ajustar outros modelos para tarefas específicas, validar ações ou gerar conjuntos de dados maiores e mais precisos. No entanto, o conhecimento embutido nos LLMs não é acessível diretamente e requer uma extração cuidadosa e uma utilização eficiente para produzir resultados eficazes.

O conhecimento dentro dos LLMs, armazenado nos pesos de seus parâmetros, pode ser convertido em uma forma simbólica mais interpretável através do processo de destilação de conhecimento simbólico. O principal desafio aqui é traduzir o conhecimento implícito, espalhado nas redes neurais dos LLMs, em representações simbólicas claras e compreensíveis. Essa transformação é essencial por várias razões: para melhorar a transparência e a interpretabilidade dos modelos, facilitar a transferência de conhecimento para modelos menores e mais eficientes, e permitir sistemas de IA melhores e mais explicáveis. Ao mudar o conhecimento para uma forma simbólica, podemos entender os motivos por trás das decisões do modelo, o que é importante em aplicações onde saber o 'porquê' por trás das previsões ou recomendações é tão crucial quanto os próprios resultados.

Neste artigo, apresentamos uma estrutura detalhada dedicada à destilação de conhecimento simbólico dos LLMs, começando com uma visão histórica da destilação de conhecimento simbólico e seu desenvolvimento até o estado atual. Em seguida, analisamos vários métodos tradicionais de destilação de conhecimento e comparamos com abordagens de destilação de conhecimento simbólico. Exploramos também as arquiteturas de LLMs e seus mecanismos de treinamento e ajuste. Categorizamos as técnicas de destilação de conhecimento simbólico em três tipos únicos: Direta, Multinível e Destilação via Aprendizado por Reforço. Também compilamos artigos de pesquisa focados em conhecimento simbólico e aqueles especificamente abordando a destilação de conhecimento simbólico de LLMs.

#O Crescimento da Tecnologia Linguística

Nas últimas décadas, a tecnologia linguística progrediu significativamente. O Teste de Turing, realizado em 1950, foi um dos primeiros marcos nesse campo. Ele lançou as bases da ideia de que máquinas podem agir de forma semelhante aos humanos e mostrar inteligência. No mesmo ano, Shannon introduziu o conceito de entropia, ajudando previsões sobre a próxima letra com base em texto previamente conhecido. Em 1964, surgia o ELIZA, um programa de computador de Processamento de Linguagem Natural (NLP) projetado para imitar o estilo de conversa de um terapeuta. O SHRDLU, apresentado em 1968, foi um dos primeiros sistemas interativos de compreensão de linguagem natural que podia entender e responder a comandos em linguagem natural em um mundo simplificado de objetos.

Os anos seguintes viram a ascensão dos Modelos de Linguagem Estatísticos (SLMs), com trabalhos notáveis surgindo, incluindo "Introdução da Abordagem Estocástica para Análise" em 1986 e "Abordagem Estatística para Tradução Automática" em 1990. No entanto, problemas como fragilidade entre domínios e suposições de independência falsa levaram ao declínio dos SLMs.

A introdução da Memória de Longo e Curto Prazo (LSTM) em 1997 marcou o início da era do Modelo de Linguagem Neural (NLM). Esses modelos melhoraram o processamento de linguagem ao capturar dependências de longo prazo e gerenciar com sucesso o problema do gradiente que desaparece. Em 2001, o primeiro modelo de linguagem neural foi introduzido, treinado usando o algoritmo de Descenso de Gradiente Estocástico (SGD), provando ser computacionalmente eficiente e escalável. À medida que as redes neurais cresceram não apenas em funcionalidade, mas também em tamanho, a compressão de modelos foi proposta em 2006. As técnicas de compressão de modelos foram divididas em quatro abordagens: poda de parâmetros, fatoração de baixa classificação, convoluções compactas e destilação de conhecimento.

Em 2011, o IBM Watson fez progressos no processamento de linguagem ao vencer um jogo de Jeopardy contra competidores humanos. Em 2013, o algoritmo Word2Vec foi introduzido, permitindo que computadores entendessem o contexto das palavras e suas relações. No ano seguinte, o seq2seq foi introduzido, utilizando um codificador para representar uma sequência de entrada e um decodificador para gerar a sequência de saída. O GloVe, introduzido no mesmo ano, usou uma matriz de coocorrência para capturar relações entre palavras em um corpus.

A destilação de conhecimento, uma técnica de compressão de modelo, foi apresentada em 2015 para transferir conhecimento de um modelo professor maior para um modelo aluno menor. Nesse mesmo ano, o FitNets foi proposto para adicionar um termo extra à perda da destilação de conhecimento. Em 2016, um estudo empregou mapas de atenção como dicas, comparando o erro quadrático médio entre os mapas de atenção dos modelos professor e aluno. Nesse mesmo ano, o SQuAD foi introduzido, estabelecendo um conjunto de dados de referência para avaliar a compreensão de leitura automática.

Em 2017, o modelo Transformer foi introduzido, permitindo o desenvolvimento de modelos de linguagem avançados que podem aprender eficientemente relações entre palavras em uma frase através da autoatenção. O ano seguinte viu várias novas abordagens que forneciam dicas através de diferentes meios, incluindo matrizes de Gram.

Em 2018, o ELMo, que usa diferentes embeddings para a mesma palavra em vários contextos, foi introduzido. Além disso, o Codificador Universal de Sentenças avançou ainda mais o processamento de linguagem ao fornecer representações de sentenças que podiam lidar com múltiplas línguas.

A Avaliação Geral de Compreensão de Linguagem (GLUE), uma estrutura de avaliação padrão para comparar diferentes modelos de linguagem, foi introduzida junto com o BERT e GPT-1 em 2018, marcando o início da era do Modelo de Linguagem Pré-treinado (PLM). Em 2019, o GPT-2 se tornou o primeiro modelo de linguagem a atingir um bilhão de parâmetros, seguido pelo T5, o primeiro modelo com 10 bilhões de parâmetros. Pesquisas publicadas em 2019 notaram que os métodos de extração de dicas existentes podem não ser ótimos devido à perda de informação da transformação ReLU. Para resolver isso, uma função de ativação modificada chamada marginReLU foi introduzida. Estudos de 2020 utilizaram diferentes métodos para permitir que modelos alunos aprendessem com representações de professores.

Em 2020, o Google Shard (GShard) se tornou o primeiro modelo de linguagem a atingir 100 bilhões de parâmetros e, em 2021, o Modelo de Linguagem Generalista (GLaM) alcançou a escala de um trilhão de parâmetros. O conceito de destilação de conhecimento simbólico foi introduzido naquele ano, permitindo que modelos menores aprendessem de modelos maiores de maneira simbólica. Desde então, a destilação de conhecimento simbólico tem sido aplicada em várias áreas, como sumarização de sentenças sem referência e aquisição de conhecimento comparativo. As leis de escalonamento para modelos de linguagem neural mostram que o desempenho melhora com o aumento do tamanho do modelo e do conjunto de dados, seguindo uma relação previsível.

Grandes empresas de tecnologia estão investindo pesado no desenvolvimento de seus próprios LLMs devido ao seu imenso potencial em indústrias como saúde, finanças e atendimento ao cliente. Dada a rápida evolução deste setor, há uma necessidade urgente de guiar a IA em direções seguras e responsáveis.

#Destilação de Conhecimento Explicada

A destilação de conhecimento é uma técnica usada para transferir conhecimento de um modelo maior e mais complexo (professor) para um modelo menor e mais simples (aluno), com o objetivo de reter boa parte do desempenho do modelo professor. Esse processo é crucial quando os recursos computacionais são limitados ou quando modelos leves são necessários. Existem diferentes tipos de técnicas tradicionais de destilação de conhecimento: baseada em resposta, baseada em recurso, baseada em relação e uma destilação simbólica moderna.

#Destilação de Conhecimento Baseada em Resposta

Essa abordagem envolve transferir conhecimento da camada de saída final do modelo professor para o modelo aluno. O objetivo é imitar as previsões finais do professor. O método é simples e mostrou eficácia em várias tarefas. Uma aplicação crítica da destilação de conhecimento baseada em resposta é na classificação de imagens, onde "alvos suaves" atribuídos pelo modelo professor desempenham um papel crucial.

#Destilação de Conhecimento Baseada em Recurso

A destilação baseada em recurso depende de redes neurais aprendendo representações hierárquicas de características. Ao contrário da destilação baseada em resposta, que foca nas saídas da camada final, este método usa saídas de camadas intermediárias para guiar o modelo aluno. Essa abordagem é particularmente benéfica para treinar modelos mais profundos e oferece um conjunto mais rico de sinais de treinamento.

#Destilação de Conhecimento Baseada em Relação

A destilação baseada em relação vai além dos outros métodos, examinando relações entre várias camadas ou amostras de dados no modelo professor. Este método oferece uma forma mais sutil de transferência de conhecimento, focando em interações e correlações dentro dos mapas de características do modelo.

#Destilação de Conhecimento Simbólico

Em contraste com os métodos anteriores, a destilação de conhecimento simbólico se concentra em transferir conhecimento para um formato simbólico, que pode incluir regras e lógica. Essa técnica integra conhecimento estruturado com modelos de aprendizado de máquina para melhorar desempenho e clareza. Sua força reside em alinhar-se com métodos de raciocínio humano, promovendo uma melhor compreensão e confiança.

A destilação de conhecimento simbólico envolve um processo de extração de conhecimento de um modelo complexo e conversão em uma forma simbólica mais simples. Essa transformação geralmente inclui várias etapas definidas:

1. Treinamento do Modelo Professor: Um modelo complexo (professor) é treinado para alcançar um alto desempenho em um conjunto de dados.

2. Extração de Conhecimento: Insights são derivados do modelo professor por meio de diferentes métodos, incluindo a análise de padrões de ativação de neurônios ou o uso de técnicas para avaliar a importância dos inputs.

3. Representação Simbólica: O conhecimento coletado é então traduzido em um formato simbólico, como árvores de decisão ou regras lógicas.

4. Treinamento do Modelo Aluno: O modelo aluno é treinado para imitar a representação simbólica criada, garantindo um processo decisório claro.

5. Avaliação e Refinamento: Após o treinamento, o desempenho do modelo aluno é avaliado, levando a ajustes necessários para melhorar precisão e clareza.

#Entendendo Grandes Modelos de Linguagem

LLMs são essenciais em tarefas de linguagem e têm sido tópicos quentes nos últimos anos. Eles criam inúmeras oportunidades, mas também geram preocupações sobre seu uso. Nesta seção, vamos focar na arquitetura dos LLMs e no processo de treinamento envolvido.

#Arquitetura Transformer

A arquitetura transformer forma a base de todos os LLMs. Seus recursos, como computação paralela e mecanismos de atenção, reduzem a dependência de características manualmente criadas enquanto melhoram o desempenho em tarefas de NLP. Todos os LLMs existentes derivam direta ou indiretamente dessa arquitetura.

Os LLMs geralmente se encaixam nas seguintes arquiteturas:

• Arquitetura Codificador-Decodificador: Isso envolve transformar a entrada em um vetor de comprimento fixo e, em seguida, usar essa representação para criar uma sequência de saída. Consiste em dois conjuntos de blocos transformer - um codificador que processa a entrada e um decodificador que gera a saída.

• Arquitetura de Decodificador Causal: Este é um tipo de arquitetura somente decodificadora usada em modelagem de linguagem, onde tokens de entrada e saída são processados de maneira semelhante através do decodificador. Cada token de entrada pode se concentrar apenas em tokens passados.

• Arquitetura de Decodificador Prefixo: Esta arquitetura permite uma atenção bidirecional sobre os tokens prefixo, enquanto usa atenção unidirecional apenas nos tokens gerados. Pode incluir informações bidirecionais no processo de decodificação.

#Processo de Treinamento de Grandes Modelos de Linguagem

O processo de treinamento para LLMs consiste em duas fases principais:

1. Pré-treinamento: Esta fase envolve treinamento em extensos conjuntos de dados de texto não rotulados para aprender padrões gerais da linguagem. Foca na coleta de dados, pré-processamento e tarefas de treinamento.

2. Ajuste Fino: Esta fase adapta LLMs pré-treinados a domínios ou tarefas específicas usando exemplos rotulados ou aprendizado por reforço. Envolve duas estratégias principais: ajuste de instruções e ajuste de alinhamento, que visam refinar as respostas do modelo.

#Processos de Destilação de Conhecimento Simbólico

O objetivo da destilação de conhecimento simbólico dos LLMs é transformar o conhecimento extenso nos LLMs em formas mais interpretáveis e eficientes. Esse processo envolve mudar o conhecimento complexo dentro de modelos como o GPT-3 em representações simbólicas ou baseadas em regras.

Várias abordagens para a destilação de conhecimento simbólico podem ser categorizadas da seguinte forma:

#Destilação Direta

Esse método começa com a construção de um prompt específico que incentiva os LLMs a gerar saídas que encapsulem entendimento de senso comum ou factual. A eficácia desta etapa depende de criar prompts claros e contextualizados. A resposta do modelo se torna uma interação complexa de padrões aprendidos e entendimento linguístico. Este texto é analisado para extrair conhecimento de várias formas.

#Destilação Multinível

Essa abordagem refina iterativamente a transferência de conhecimento de um modelo professor maior para um modelo aluno menor. O modelo professor gera uma base de conhecimento inicial, que é filtrada por qualidade. O modelo aluno é subsequentemente treinado nesse conjunto de dados, gerando novo conhecimento que é filtrado novamente. Este processo iterativo visa melhorar a qualidade e a concisão do conhecimento destilado.

#Destilação Usando Aprendizado por Reforço

Essa abordagem melhora as políticas dos LLMs através de um processo de duas etapas de geração e filtragem de dados. A primeira etapa envolve usar a política atual do LLM para produzir previsões de saída para contextos dados, seguidas da classificação e filtragem dessas saídas usando um modelo de recompensa aprendido treinado com base nas preferências humanas. Isso cria um ciclo de feedback que continuamente refina a política do modelo em direção às preferências humanas.

#Trabalhos Relacionados em Destilação de Conhecimento Simbólico

Muita pesquisa foi feita para posicionar os LLMs como bases de conhecimento. Embora haja inúmeros esforços de pesquisa voltados para analisar o conhecimento contido nos LLMs, o foco em destilar esse conhecimento em forma simbólica tem sido insuficientemente explorado.

#Banco de Conhecimento dos LLM

Os LLMs funcionam bem como bases de conhecimento para perguntas de domínio aberto. Eles rapidamente adquirem conhecimento linguístico no início da fase de pré-treinamento, mas a integração de conhecimento factual é mais lenta e mais sensível aos dados de treinamento.

#Consistência do Conhecimento em Modelos de Linguagem

Estudos revelam uma inconsistência preocupante em modelos de linguagem ao responder consultas parafraseadas. Essa questão destaca as dificuldades que esses modelos enfrentam em processar fatos negados.

#Edição de Conhecimento em Modelos de Linguagem

Editar conhecimento dentro dos LLMs se tornou uma área significativa de pesquisa. Várias abordagens inovadoras foram propostas para abordar esse desafio.

#Raciocínio com Conhecimento em Modelos de Linguagem

As habilidades de raciocínio dos LLMs foram exploradas significativamente, com muitos estudos focando em sua capacidade de aprender vários tipos de regras e responder a desafios lógicos.

#Interpretando Conhecimento em Modelos de Linguagem

Pesquisadores exploraram diferentes ângulos para interpretar o conhecimento codificado nos LLMs, buscando uma melhor compreensão de como esses modelos capturam e processam informações linguísticas.

#Principais Descobertas e Lições Aprendidas

Através da exploração da destilação de conhecimento simbólico, várias descobertas e lições emergiram:

• Eficiência: A destilação de conhecimento simbólico melhora a eficiência dos LLMs ao criar versões menores e gerenciáveis sem perda significativa de desempenho.

• Raciocínio de Senso Comum: A transição para um paradigma "de-máquina-para-corpus-para-máquina" marca avanços notáveis no raciocínio de senso comum.

• Geração de Dados: Os LLMs demonstram potencial para gerar conjuntos de dados diversos e de alta qualidade, benéficos para o desenvolvimento de modelos robustos.

• Aplicações entre Domínios: As aplicações da destilação de conhecimento simbólico se estendem além de tarefas de linguagem para áreas como raciocínio visual.

• Ajuste de Instruções: Técnicas para ajuste de instruções e geração representam um avanço na criação de sistemas de IA intuitivos.

#Desafios e Oportunidades

Apesar dos avanços, vários desafios persistem no campo da destilação de conhecimento simbólico, incluindo garantir a qualidade dos dados, equilibrar automação e supervisão humana, desenvolver modelos compactos sem perda de desempenho, ajuste de instruções eficaz e adaptabilidade em modelos destilados.

Abordar esses desafios oferece oportunidades para mais pesquisa e inovação, com o objetivo final de realizar todo o potencial da destilação de conhecimento simbólico em aplicações práticas.