Avançando Modelos de Linguagem Ucranianos em IA

Processamento de Linguagem Natural, ou PLN, é uma parte da ciência da computação que foca em como os computadores interagem com as línguas humanas. Isso inclui várias tarefas, como entender textos, gerar textos e traduzir entre idiomas.

#Modelos de Linguagem Grande (MLGs)

Os Modelos de Linguagem Grande, conhecidos como MLGs, são sistemas avançados projetados para processar e criar linguagem humana. Eles ganharam destaque pela capacidade de entender o contexto e gerar textos coerentes.

#Redes Neurais (RNs)

As Redes Neurais são sistemas de computação inspirados no cérebro humano. Elas consistem em camadas de nós interconectados, ou neurônios, que podem aprender a realizar tarefas analisando dados.

#Diferentes Tipos de Redes Neurais

#LSTM

As redes de Longa Memória de Curto Prazo (LSTM) são um tipo de Rede Neural projetada para lembrar informações por longos períodos. Elas são particularmente úteis para tarefas como tradução de idiomas e geração de texto.

#GRU

As Unidades Recorrentes Comportadas (GRU) são similares às LSTMs, mas são mais simples e rápidas. Elas também ajudam a lembrar informações anteriores.

#RNN

As Redes Neurais Recorrentes (RNNs) são um tipo de rede neural que processa sequências de dados. Elas são frequentemente usadas para tarefas que envolvem dados de séries temporais ou texto.

#Outros Conceitos Importantes

#Visão Computacional (VC)

A Visão Computacional é um campo da ciência da computação que permite que os computadores interpretem e entendam informações visuais do mundo, como imagens e vídeos.

#Aprendizado por Reforço (AR)

O Aprendizado por Reforço é um método de ensinar máquinas a tomar decisões, recompensando-as por boas escolhas e punindo-as por más.

#Aprendizado Profundo (AP)

O Aprendizado Profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina que usa redes neurais em camadas para analisar dados complexos. Ele tem se mostrado eficaz em muitas aplicações, incluindo reconhecimento de imagem e fala.

#Transformer Generativo Pré-treinado (GPT)

O Transformer Generativo Pré-treinado (GPT) é um tipo de MLG que foi treinado em uma grande quantidade de dados textuais. Ele pode produzir textos coerentes com base na entrada que recebe.

#BERT

As Representações Bidirecionais de Codificadores de Transformers (BERT) são outro MLG que melhora a compreensão do contexto em tarefas de linguagem.

#Teste Externo Independente (TEI)

O Teste Externo Independente envolve avaliar o desempenho de modelos usando avaliações imparciais de terceiros para garantir precisão e confiabilidade.

#Formatos de Pergunta: MCQ e OQ

As Perguntas de Múltipla Escolha (MCQ) fornecem opções de respostas, enquanto as Perguntas Abertas (OQ) exigem respostas mais detalhadas.

#Desafios com Modelos de Linguagem

À medida que a tecnologia em IA e PLN cresce, os MLGs estão na vanguarda, mostrando grande habilidade em entender e criar texto. No entanto, há desafios, especialmente para idiomas que têm menos recursos, como o ucraniano. Essa limitação pode restringir a acessibilidade e a utilidade desses modelos.

#Ajuste fino para Melhor Representação Linguística

Nossa pesquisa foca no ajuste fino dos MLGs Gemma e Mistral usando conjuntos de dados ucranianos. Esse processo visa melhorar a compreensão e o desempenho desses modelos em ucraniano. Também comparamos a eficácia deles com outros modelos que podem lidar com a língua ucraniana.

Nosso objetivo é reduzir o Viés Linguístico na tecnologia, garantindo que várias línguas sejam representadas de forma justa. Uma parte fundamental do nosso trabalho é a criação do Conjunto de Dados de Conhecimento e Instrução Ucraniano (UKID), que ajudará no futuro treinamento de modelos de linguagem.

#Expansão Rápida do PLN

O PLN está crescendo rapidamente hoje, em grande parte devido ao sucesso dos MLGs generativos. Em apenas alguns anos, esses modelos evoluíram para lidar com várias tarefas, como entender o contexto, responder perguntas e análise de sentimentos com precisão impressionante.

#Uma Breve História da Modelagem de Linguagem

A modelagem de linguagem tem uma longa história, datando de mais de 70 anos. No início dos anos 2000, as redes neurais mostraram sua eficácia, especialmente em tradução automática. Modelos iniciais baseados em redes neurais recorrentes (RNNs) como LSTM e GRU fizeram grandes avanços, incluindo a introdução de embeddings de palavras, que melhoraram a forma como as palavras eram entendidas em contexto.

#A Mudança para Transformers

Apesar do progresso na área de redes neurais, muitos problemas, como o tratamento de informações de longo prazo e a compreensão de contexto, persistiram. A introdução da arquitetura transformer foi um marco significativo que ajudou a superar esses desafios. O mecanismo de atenção dentro dos transformers permite entender o contexto das palavras em uma frase de forma mais eficaz, resultando em melhor desempenho.

#A Ascensão dos MLGs

O modelo transformer preparou o terreno para o desenvolvimento dos MLGs, que têm milhões, até bilhões, de parâmetros para processar texto. Os primeiros MLGs como BERT focaram em entender a linguagem, enquanto modelos como GPT começaram a focar na geração de texto.

#Desafios no Treinamento de MLGs

Treinar um MLG do zero requer recursos significativos. No entanto, uma vez que esses modelos são pré-treinados em grandes conjuntos de dados, eles podem ser ajustados para aplicações específicas com menos esforço.

Modelos de código aberto, como LLaMa2, Mistral e Gemma, permitem que os usuários acessem o código e os pesos do modelo. Essa acessibilidade torna-os uma escolha popular para experimentos de ajuste fino, pois podem rodar em hardware padrão.

#Viés Linguístico em Modelos

Uma preocupação importante com muitos modelos de código aberto é seu viés em relação ao inglês devido aos dados de treinamento. Esse viés pode se manifestar de várias maneiras, incluindo:

• Viés Linguístico e Cultural: Certos modelos podem ter um desempenho melhor para falantes de inglês, negligenciando as necessidades de falantes de outras línguas e reforçando estereótipos.

• Questões Éticas e de Justiça: Discrepâncias de desempenho entre grupos linguísticos podem levar a experiências insatisfatórias para usuários que falam outras línguas.

• Representação do Conhecimento: Isso pode levar a uma imagem desigual do conhecimento global, embutindo preconceitos nas saídas do modelo.

Esses viés são especialmente pronunciados em línguas que utilizam alfabetos não latinos ou têm menos recursos.

#Esforços de Modelagem da Língua Ucraniana

A Ucrânia tem uma comunidade de TI vibrante, mas os esforços para utilizar MLGs para o ucraniano têm sido limitados. Enquanto alguns modelos focaram em arquiteturas do tipo BERT, os MLGs generativos não receberam a mesma atenção. Atualmente, o UAlpaca é o único modelo disponível publicamente especificamente ajustado para o ucraniano. A disponibilidade limitada de conjuntos de dados instrutivos em ucraniano destaca a necessidade de mais recursos.

À medida que o interesse em modelos generativos cresce, torna-se necessário desenvolver MLGs que considerem as nuances da língua ucraniana. Nossa pesquisa pretende:

1. Criar um MLG de código aberto adaptado para a língua e cultura ucranianas.
2. Comparar seu desempenho com modelos de código aberto existentes, particularmente o Gemma.
3. Avaliar esses modelos usando conjuntos de dados especializados em ucraniano.
4. Introduzir o conjunto de dados UKID para futuras pesquisas e desenvolvimento.

#Construção de Conjuntos de Dados e Experimentação

Criar um ambiente reproduzível para o ajuste fino dos MLGs pode ser desafiador devido aos requisitos variados de diferentes modelos. A coleta de dados para modelos de linguagem ucranianos provou ser difícil, pois havia conjuntos de dados adequados limitados.

O conjunto de dados ucraniano inicial fornecido foi útil, mas carecia de profundidade. Após múltiplos experimentos, descobrimos que dados adicionais eram necessários para melhorar o desempenho do modelo. Também combinamos conjuntos de dados existentes com os nossos para cobrir tópicos mais relevantes.

#Desenvolvimento do Conjunto de Dados UKID

Para garantir que o MLG alinhe-se com as necessidades dos usuários ucranianos, coletamos informações de fontes amplamente utilizadas, como o Wikipedia e Google. Focamos em páginas com alto tráfego para captar tópicos que importam mais para os falantes de ucraniano. Eventualmente, filtramos os dados coletados para selecionar o conteúdo mais relevante para nosso conjunto de dados.

O UKID consiste em pares de perguntas e respostas que ajudam o modelo a aprender a verificar fatos e produzir respostas precisas. Esse conjunto de dados serve como base para futuros desenvolvimentos na modelagem da língua ucraniana.

#Ajuste Fino dos Modelos Gemma e Mistral

Ajustamos os modelos Gemma-2B e Gemma-7B usando diretrizes oficiais fornecidas pelo Google. O processo de ajuste fino envolveu combinar vários conjuntos de dados, incluindo os conjuntos de dados UAlpaca e ZNO.

O treinamento utilizou um método chamado LoRA, que nos permite modificar o modelo sem precisar ajustar todos os parâmetros. Isso torna o processo de treinamento mais eficiente.

#Avaliação dos Modelos

Para avaliar a eficácia dos modelos ajustados, realizamos vários testes de benchmark. Usamos dois conjuntos de testes: um com perguntas de múltipla escolha (MCQ) que refletem o conhecimento esperado de estudantes ucranianos e outro conjunto com perguntas abertas (OQ) que exigem respostas mais detalhadas.

#Avaliando Perguntas de Múltipla Escolha

Apresentamos todas as perguntas em ucraniano, instruindo os modelos a escolher uma única resposta correta. No entanto, os modelos ocasionalmente incluíam informações desnecessárias, exigindo filtragem manual das respostas.

#Avaliando Perguntas Abertas

A avaliação de perguntas abertas envolveu examinar as respostas em quatro categorias: uso da língua, correção factual, relevância e gramática. Cada resposta podia ganhar pontos nessas quatro áreas, ajudando-nos a avaliar o desempenho.

Os resultados mostraram que o ajuste fino melhorou os modelos em algumas áreas. No entanto, também trouxe alguns desafios. Por exemplo, enquanto o ajuste fino do Gemma-7B melhorou o conhecimento em áreas específicas, também levou a um desempenho reduzido em outras, mostrando que o ajuste fino pode gerar resultados mistos.

#Fenômeno de Troca de Código

A troca de código refere-se à mistura de línguas dentro de uma conversa. Esse fenômeno é comum em regiões com uma história de bilinguismo, como a Ucrânia. Os modelos ajustados mostraram sinais de troca de código, gerando textos que combinavam elementos do ucraniano e do russo.

Essas observações são significativas, pois indicam como os modelos de linguagem podem refletir comportamentos linguísticos sociais.

#Importância de Modelos Específicos para Linguagens

Ter modelos específicos para idiomas é essencial para vários setores, incluindo educação, saúde e serviços jurídicos. Esses modelos podem melhorar a comunicação e preencher lacunas para falantes de línguas sub-representadas.

No entanto, sem esses modelos, os riscos incluem a estagnação do progresso industrial e a contribuição para a erosão cultural. Isso reforça a necessidade de priorizar a representação da língua na tecnologia.

#Riscos na Educação e Representação Linguística

A ausência de modelos de linguagem adaptados na educação pode levar a um declínio na identidade cultural, particularmente nas gerações mais jovens. Os estudantes podem ter dificuldade em entender nuances culturais e a herança literária sem recursos adequados.

Além disso, a dependência de plataformas digitais centradas no inglês pode ofuscar as línguas locais, levando à possível extinção da diversidade linguística.

#Direções Futuras e Implicações Políticas

À medida que a tecnologia avança, uma divisão pode se formar entre línguas com forte representação e aquelas que são mal atendidas. Os legisladores e empresas devem reconhecer a importância de desenvolver modelos para línguas com menos recursos para evitar uma maior erosão cultural.

Investir em modelos específicos para idiomas ajudará a preservar a herança cultural e fortalecer comunidades, garantindo que vozes diversas sejam ouvidas e representadas no cenário digital.

#Conclusão

Nossa pesquisa sobre o desenvolvimento de MLGs para a língua ucraniana destaca a necessidade de inovação inclusiva em IA. Ao criar modelos de código aberto e conjuntos de dados valiosos, buscamos abrir caminho para uma melhor representação de línguas sub-representadas. Os esforços futuros devem se concentrar na expansão dessas iniciativas e garantir que a tecnologia atenda a todas as comunidades de forma eficaz.