Novos Modelos de Linguagem Melhoram a Acessibilidade ao Galego

Os modelos de linguagem mudaram a forma como lidamos com tarefas que envolvem linguagem. Eles conseguem gerar texto e entendê-lo com uma precisão impressionante. Mas, a maioria desses modelos usa o inglês como língua principal, o que causa problemas para outras línguas, especialmente para aquelas com menos falantes, como o galego. Essa situação pode dificultar o acesso dos falantes dessas línguas à tecnologia que o resto do mundo considera normal.

Para resolver isso, foram criados dois novos modelos especificamente para a língua galega. Esses modelos são generativos, ou seja, eles conseguem criar novos textos com base nos padrões aprendidos de textos existentes. Eles estão disponíveis gratuitamente e têm como objetivo melhorar o uso do galego na tecnologia.

#Por Que o Galego É Importante

O galego é uma língua romêntica falada no noroeste da Espanha. É parecido com o português e tem uma rica história cultural. Apesar disso, o galego enfrentou desafios devido à falta de recursos na tecnologia e na mídia. Ao desenvolver modelos de linguagem especificamente para o galego, esperamos apoiar seu uso em várias aplicações, como tradução e criação de conteúdo, tornando a tecnologia acessível para mais pessoas.

#O Problema com os Modelos de Linguagem Atuais

Os modelos de linguagem costumam ser treinados com uma quantidade enorme de texto, principalmente em inglês. Isso leva a preconceitos, onde os modelos funcionam bem em inglês, mas mal em línguas com menos dados. A falta de representação diversificada pode marginalizar línguas menores, criando uma lacuna onde falantes dessas línguas não conseguem se beneficiar dos avanços na tecnologia.

No caso do galego, a falta de Dados de Treinamento resultou em uma lacuna de desempenho significativa. Para enfrentar esse problema, os novos modelos se concentram em construir recursos especificamente para a língua galega.

#Criando os Novos Modelos

Os dois novos modelos foram desenvolvidos usando um método chamado pré-treinamento contínuo. Esse método permite ajustar modelos existentes treinados em conjuntos de dados maiores para se adequar à língua galega. Em vez de começar do zero, o que exigiria uma enorme quantidade de dados, esses modelos adaptam o conhecimento de modelos anteriores.

Os dois modelos foram treinados em um conjunto de dados combinado de 2,1 bilhões de palavras extraídas de textos galegos existentes. Esse conjunto de dados, conhecido como CorpusNÓS, é a maior coleção de textos abertos em galego e inclui uma variedade de gêneros.

#Como os Modelos Foram Construídos

Para criar esses modelos, foi usada uma arquitetura bem estabelecida conhecida como GPT (Transformador Generativo Pré-Treinado). Essa arquitetura permite a geração eficaz de texto com base nos padrões presentes nos dados de treinamento. Os modelos consistem em 1,3 bilhões de parâmetros, que são componentes que ajudam o modelo a aprender com os dados de entrada.

Antes de treinar os modelos, um novo tokenizer foi desenvolvido especificamente para a língua galega. Um tokenizer é uma ferramenta que divide o texto em unidades menores, ajudando o modelo a entender e processar a língua melhor. Esse novo tokenizer foi treinado em textos galegos, garantindo que as características específicas da língua fossem capturadas de forma eficaz.

#Processo de Treinamento

O treinamento envolveu ajustar modelos existentes que já entendiam várias línguas. Ao focar em línguas intimamente relacionadas ao galego, como o espanhol e o catalão, o projeto buscou maximizar a eficiência do aprendizado para a língua galega.

Uma vez que os modelos foram inicializados com os pesos corretos, os procedimentos de treinamento padrão começaram. Isso envolveu usar o corpus galego preparado para permitir que os modelos aprendessem com os novos dados da língua.

#Avaliação dos Modelos

Após o treinamento, os modelos passaram por uma avaliação rigorosa para garantir seu desempenho. Essa avaliação usou duas abordagens principais: avaliação humana e avaliações automatizadas baseadas em tarefas.

#Avaliação Humana

Para a avaliação humana, um grupo de linguistas especialistas revisou os textos gerados pelos modelos. Eles identificaram diferentes tipos de erros encontrados no texto gerado, incluindo:

• Erro de Forma: Problemas com gramática ou pontuação.
• Erro de Conteúdo: Significado que não se alinha ao contexto.
• Erro de Registro: Inconsistências no estilo ou tom do texto.
• Conteúdo Repetitivo: Repetição desnecessária de palavras ou frases.
• Conteúdo Inapropriado: Inclusão de linguagem prejudicial ou ofensiva.
• Erro Factual: Informação incorreta apresentada no texto.

Os resultados mostraram que a maioria dos erros caiu nas categorias de erro de forma e erro de conteúdo. Os avaliadores humanos descobriram que, embora os modelos produzissem textos significativos, ainda havia áreas para melhorar.

#Avaliação Baseada em Tarefas

Junto com a avaliação humana, os modelos foram avaliados através de avaliações baseadas em tarefas usando benchmarks padrão. Esses benchmarks testaram os modelos em várias tarefas, como compreensão, resposta a perguntas e coerência textual.

Os resultados indicaram que os novos modelos galegos tiveram um desempenho melhor do que modelos genéricos que não foram especificamente treinados em galego. No entanto, o desempenho geral foi modesto, indicando a necessidade de continuar a trabalhar para melhorar as capacidades dos modelos.

#Direções Futuras

O trabalho em andamento se concentrará em várias áreas-chave:

1. Modelos Maiores: Criar modelos maiores e mais poderosos para melhorar ainda mais o desempenho.
2. Conjuntos de Dados Instruídos: Desenvolver conjuntos de dados especificamente projetados para instruir os modelos em galego, permitindo que eles entendam melhor as tarefas.

Ao continuar trabalhando nessas áreas, a esperança é que o galego possa se tornar uma parte mais integral da tecnologia e dos recursos digitais, ajudando a fechar a lacuna entre línguas bem-resursadas e aquelas com menos recursos.

#Conclusão

O desenvolvimento de modelos de linguagem generativos para o galego representa um passo significativo para melhorar o acesso à tecnologia para os falantes da língua. Ao abordar a falta histórica de representação em modelos de linguagem, esses esforços buscam fornecer acesso igualitário a recursos, permitindo que os falantes de galego se beneficiem dos avanços em processamento de linguagem natural.

À medida que o cenário da tecnologia de linguagem continua a evoluir, é crucial garantir que todas as línguas, independentemente do número de falantes, tenham as ferramentas para prosperar na era digital. O trabalho contínuo nesses modelos visa contribuir para essa visão inclusiva.