Avaliando o Impacto de Textos Artificiais em Modelos de Linguagem

Quero agradecer a todo mundo que me ajudou e orientou na conclusão dessa pesquisa. Sou especialmente grato aos meus supervisores pelo apoio e feedback. Também agradeço à ML6 por fornecer recursos para minha pesquisa. Valeu aos meus amigos e colegas pelo incentivo, especialmente nos momentos difíceis. Por último, um agradecimento sincero à minha família pela crença em mim durante todo esse processo.

#Introdução

Recentemente, rolaram mudanças grandes no mundo dos modelos de linguagem. Esses modelos, principalmente os Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), dependem de um monte de dados retirados da internet para aprender e gerar texto. Modelos como o ChatGPT ficaram famosos porque conseguem produzir vários tipos de texto, desde artigos e ensaios até piadas e poesia. Com a evolução desses modelos, pode rolar de eles usarem suas próprias produções anteriores como dados de treinamento no futuro. Essa pesquisa tem a intenção de analisar como o uso de textos criados por esses modelos durante a fase de pré-treinamento pode impactar seu desempenho em tarefas futuras.

#Objetivos da Pesquisa

O aumento de ferramentas que usam LLMs levanta preocupações sobre a qualidade dos dados artificiais gerados e usados na internet. Temos duas questões principais a considerar:

1. A qualidade do texto gerado por máquinas pode não ser igual à do conteúdo criado por humanos, o que pode prejudicar o desempenho do modelo quando esses dados são incluídos durante o treinamento.

2. LLMs podem aprender preconceitos prejudiciais a partir dos dados em que são treinados. Se eles absorverem conteúdo artificial que contenha esses preconceitos, podem acabar espalhando ideias nocivas sem querer.

Apesar de reconhecermos esses problemas, há pouca prova para sustentá-los completamente. Além disso, com a quantidade de dados sempre aumentando, é difícil identificar e excluir textos artificiais nos processos de treinamento futuros. Portanto, essa pesquisa investiga os efeitos desses dados no desempenho dos modelos de linguagem.

#Perguntas da Pesquisa

Para focar nosso estudo, fizemos as seguintes perguntas:

1. O que acontece com o desempenho do modelo de linguagem, RoBERTa, quando ele é pré-treinado usando artigos gerados pelo ChatGPT, comparado ao treinamento com artigos escritos por humanos?

Aqui estão as sub-perguntas relacionadas a essa questão principal:

• A precisão na Classificação de Sentimentos é menor para o RoBERTa treinado com texto do ChatGPT?
• O F1-score para a tarefa de Reconhecimento de Entidade Nomeada (NER) é menor para o RoBERTa treinado com texto do ChatGPT?
• O F1-score na tarefa de Resposta a Perguntas é menor para o RoBERTa treinado com texto do ChatGPT?

2. O modelo RoBERTa pré-treinado com o texto do ChatGPT apresenta mais preconceito em relação a gêneros específicos quando analisado para classificação de sentimentos?

#Contexto

Modelar linguagem é um processo onde um modelo aprende a prever a próxima palavra em uma sequência. Diferentes tipos de modelos foram usados para isso, incluindo modelos tradicionais como Modelos Ocultos de Markov e Redes Neurais Recursivas, além de modelos modernos baseados em transformadores, como BERT e GPT.

Esses modelos contemporâneos mostraram resultados incríveis em vários testes de referência. No entanto, o tamanho e a diversidade dos dados de treinamento tiveram um papel crucial na obtenção de um bom desempenho. Os modelos que mais se destacaram costumam ser aqueles que são pré-treinados em conjuntos de dados extensos e depois refinados em tarefas específicas.

#Modelos de Linguagem e Pré-treinamento

A maioria dos modelos de linguagem foi treinada usando tarefas de previsão da próxima palavra. Porém, modelos baseados em transformadores introduziram novas técnicas como Modelagem de Linguagem Mascarada (MLM). Na MLM, certas palavras em uma frase são ocultadas, e o modelo tenta prever essas palavras. Essa abordagem foi amplamente adotada e se mostrou eficaz em várias tarefas de processamento de linguagem.

Outra prática que está evoluindo é treinar modelos de linguagem para seguir as instruções dos usuários. Isso permite que os modelos realizem várias tarefas com base nas demandas do usuário, tornando-os mais úteis e adaptáveis. O InstructGPT, relacionado ao ChatGPT, é um exemplo de modelo treinado para seguir tais instruções.

#Os Dados de Treinamento para Modelos de Linguagem

Os modelos diferentes precisam de quantidades variadas de dados de treinamento. Enquanto alguns modelos foram treinados em conjuntos de dados pequenos, outros, como o GPT-3, foram treinados em conjuntos de dados extremamente grandes. Esse aspecto pode influenciar significativamente o desempenho de um modelo.

Para essa pesquisa, escolhemos o conjunto de dados CNN/DailyMail para pré-treinamento do modelo RoBERTa. Esse conjunto é composto por artigos escritos por jornalistas, permitindo-nos comparar o toque humano na redação com o texto gerado pelo ChatGPT.

#Gerando Artigos com o ChatGPT

Cada artigo no conjunto de dados CNN/DailyMail vem com um resumo abstrato. Esse resumo foi usado como um prompt para o ChatGPT gerar artigos correspondentes. O objetivo era criar artigos de comprimento semelhante aos originais, mantendo o processo simples.

Em abril de 2023, geramos 25.000 artigos usando o ChatGPT. O custo para gerar esses artigos foi de cerca de 31 dólares. No entanto, ainda não temos detalhes sobre a pegada de carbono desse processo de geração.

#Análise do Texto Escrito

Compreender as diferenças entre artigos escritos por humanos e aqueles gerados pelo ChatGPT é fundamental. Analisamos várias estatísticas-chave, incluindo contagem total de palavras, tamanho do vocabulário, estrutura das frases e entidades nomeadas nos artigos gerados.

Além disso, utilizamos ferramentas de análise de sentimentos para entender melhor o sentimento geral presente nos artigos produzidos pela CNN/DailyMail e aqueles gerados pelo ChatGPT.

#Métricas de Legibilidade

Para medir quão fáceis os artigos são de ler, usamos duas métricas de legibilidade bem conhecidas, o Flesch Reading Ease (FRES) e o Flesch-Kincaid Grade Level (FKGL). Pontuações mais altas indicam leitura mais fácil, enquanto pontuações mais baixas sugerem textos mais complexos.

Os artigos produzidos pelo ChatGPT pareciam ser mais difíceis de ler comparados aos escritos por jornalistas, o que indica uma diferença potencial no estilo e na complexidade.

#Modelagem de Linguagem e Métodos de Pré-treinamento

O objetivo do pré-treinamento do RoBERTa é realizar Modelagem de Linguagem Mascarada (MLM). Para este estudo, pré-treinamos duas versões do RoBERTa: uma usando artigos da CNN/DailyMail e a outra usando artigos gerados pelo ChatGPT. Essa configuração permite uma comparação direta do desempenho dos dois modelos.

Para garantir a equidade, usamos os mesmos parâmetros durante o pré-treinamento para ambos os modelos. O processo de pré-treinamento envolveu a conversão dos textos para letras minúsculas e a aplicação de técnicas necessárias para preparar os dados para treinamento.

#Avaliando Desempenho em Tarefas Futuras

Após o pré-treinamento, afinamos os modelos em várias tarefas futuras para avaliar seu desempenho. Implementamos uma variedade de tarefas para avaliar suas forças e fraquezas. Os modelos foram otimizados para essas tarefas usando conjuntos de dados cuidadosamente selecionados.

Os resultados dessas avaliações mostraram como cada modelo se adaptou a diferentes tipos de tarefas de linguagem e nos ajudaram a entender as implicações de usar texto gerado para pré-treinamento.

#Classificação de Sequência

Para a análise de sentimentos, usamos o conjunto de dados IMDB, que inclui críticas de filmes rotuladas como positivas ou negativas. Os modelos foram pré-processados, e seus desempenhos foram avaliados com base na precisão.

#Reconhecimento de Entidade Nomeada (NER)

Para a tarefa de Reconhecimento de Entidade Nomeada, usamos o conjunto de dados WNUT 17. Essa tarefa foca em reconhecer entidades menos comuns dentro do texto. A avaliação aqui foi feita usando o F1-score.

#Resposta a Perguntas

Usamos o Conjunto de Dados de Resposta a Perguntas de Stanford (SQuAD) para a tarefa de Resposta a Perguntas. Esse conjunto consiste em perguntas baseadas em trechos de leitura, e treinamos os modelos para prever as respostas corretas.

#Avaliando os Preconceitos do Modelo

Para investigar preconceitos em nossos modelos, analisamos a polaridade dos sentimentos atribuídos a diferentes gêneros. Ao criar diferentes versões das mesmas críticas-uma para masculino e outra para feminino-podemos medir as pontuações de sentimento e discernir possíveis preconceitos.

As avaliações finais representaram como cada modelo se saiu em termos de preconceito, nos levando a compreender melhor os riscos envolvidos no uso de texto gerado para treinamento.

#Resultados e Discussão

Ao comparar o desempenho dos modelos, surgiram algumas descobertas surpreendentes. Por exemplo, o modelo RoBERTa treinado com texto do ChatGPT teve um desempenho notavelmente bom na tarefa de classificação de sentimentos. Isso foi inesperado, pois ia contra a hipótese de que o pré-treinamento com dados artificiais levaria a um desempenho inferior.

Da mesma forma, nas tarefas de NER e Resposta a Perguntas, as discrepâncias de desempenho foram mínimas, sugerindo que usar texto gerado pode não prejudicar o desempenho de um modelo como se pensava inicialmente.

#Limitações do Estudo

Enquanto nossa pesquisa fornece insights valiosos, algumas limitações devem ser observadas:

1. Fonte de Dados Específica: Nossa pesquisa focou no conjunto de dados CNN/DailyMail, que pode não capturar a rica diversidade encontrada em modelos de linguagem maiores treinados em várias fontes de dados.

2. Fatores de Geração de Texto: O processo de geração de texto pode ser influenciado por diferentes configurações, que não exploramos em profundidade. Essa escolha limitou a variabilidade no conteúdo gerado.

3. Tamanho do Conjunto de Dados de Treinamento: O tamanho relativamente pequeno do conjunto de dados de pré-treinamento em comparação com o que modelos de ponta normalmente usam levanta questões sobre a generalização de nossas descobertas.

4. Sensibilidade aos Prompts: Os resultados podem variar dependendo de como os prompts são estruturados. Nosso estudo não abordou especificamente os impactos de diferentes técnicas de prompt.

5. Foco na Língua: O estudo se concentrou apenas no inglês, restringindo sua aplicabilidade a outras línguas e culturas.

6. Variação Entre Modelos: Focamos apenas em um modelo de linguagem específico, deixando de lado insights de diferentes modelos que podem apresentar comportamentos distintos.

7. Escopo da Avaliação de Preconceitos: Enquanto exploramos preconceitos de gênero, outras formas de preconceito, como racial ou cultural, não foram analisadas.

#Considerações Éticas e Ambientais

À medida que a IA continua a influenciar a sociedade, é essencial considerar as implicações éticas de nossas descobertas. Há uma chance de que preconceitos e discriminação surjam a partir das saídas de modelos de linguagem se não forem cuidadosamente monitorados.

Do ponto de vista ambiental, treinar modelos de linguagem pode ser intensivo em recursos. Nosso estudo considerou as emissões de carbono associadas aos nossos experimentos, enfatizando a necessidade de sustentabilidade nas práticas de IA.

#Conclusão

Em conclusão, essa pesquisa teve como objetivo entender como o uso de texto artificial durante o pré-treinamento afeta o desempenho do modelo de linguagem RoBERTa. Nossas descobertas sugerem que o pré-treinamento com texto do ChatGPT não leva a desvantagens significativas no desempenho em diferentes tarefas. Curiosamente, o modelo RoBERTa treinado com texto artificial até superou aquele treinado com artigos escritos por humanos em algumas áreas.

No entanto, mais investigação é necessária para avaliar uma gama mais ampla de preconceitos e tarefas. Os resultados contribuem de forma significativa para as discussões sobre as implicações e responsabilidades ligadas ao uso de modelos de linguagem em aplicações do mundo real.