O Ciclo de Vida do Conhecimento em Modelos de Linguagem

O conhecimento é super importante na área de inteligência artificial (IA). Recentemente, os modelos de linguagem pré-treinados (PLMs) ficaram populares porque mostram resultados ótimos em várias tarefas. Isso gerou muito interesse em como esses modelos conseguem adquirir, manter, atualizar e usar conhecimento. Mesmo com várias pesquisas sobre isso, ainda não rolou uma compreensão clara de como o conhecimento transita nesses modelos durante o aprendizado, ajuste e uso. Essa falta de clareza pode atrapalhar nosso progresso em entender como esses modelos funcionam e quais são suas limitações.

Esse artigo vai discutir o ciclo de vida do conhecimento nos PLMs e dividi-lo em cinco etapas importantes: Aquisição de Conhecimento, representação de conhecimento, sondagem de conhecimento, Edição de Conhecimento e aplicação de conhecimento. Para cada etapa, vamos resumir os estudos existentes, destacar os principais desafios e sugerir direções futuras para pesquisa.

#Aquisição de Conhecimento

Aquisição de conhecimento refere-se a como os modelos de linguagem aprendem conhecimento de diferentes fontes. Existem dois tipos principais de fontes de conhecimento: dados em texto simples e dados estruturados.

#Aprendendo com Dados de Texto

Os PLMs geralmente adquirem conhecimento a partir de texto simples por meio de um processo chamado aprendizado auto-supervisionado. Eles aprendem tentando prever partes faltando do texto ou adivinhando a próxima palavra em uma sequência. Isso ajuda eles a aprender diversos tipos de conhecimento, como regras linguísticas e fatos sobre o mundo.

Mas, mesmo que esses modelos sejam bons em aprender a partir do texto, o processo exato de como eles ganham ou esquecem conhecimento ainda não é bem compreendido. Alguns estudos tentam entender isso analisando como as redes neurais aprendem durante o treinamento. Eles exploram o tempo e os padrões de aprendizado, mas muitas vezes focam em estruturas de rede mais simples em vez dos PLMs complexos.

#Aprendendo com Dados Estruturados

Além do texto simples, os PLMs também podem adquirir conhecimento a partir de dados estruturados, como gráficos de conhecimento. Esse tipo de dado oferece informações de um jeito mais organizado, facilitando para os modelos aprenderem fatos específicos. Por exemplo, ao usar tarefas que envolvem identificar entidades nomeadas, os PLMs conseguem aprender melhor sobre pessoas, lugares e coisas.

Vários estudos propuseram métodos para ajudar os modelos a aprenderem a partir de fontes estruturadas. Eles analisam diferentes tipos de conhecimento estruturado, como conhecimento factual, conhecimento senso comum e conhecimento linguístico. Cada tipo tem suas formas de ser injetado nos modelos de linguagem, ajudando a construir um sistema mais informativo.

#Direções Futuras para Aquisição de Conhecimento

Para melhorar a aquisição de conhecimento tanto de texto quanto de dados estruturados, os pesquisadores podem trabalhar em:

1. Desenvolver métodos que permitam a integração de diferentes tipos de conhecimento.
2. Entender como os modelos de linguagem aprendem a partir de texto de uma forma mais previsível.
3. Criar benchmarks para avaliar o quão bem os modelos adquirem conhecimento.

#Representação de Conhecimento

Após adquirir conhecimento, o próximo passo é como um modelo representa esse conhecimento. Isso significa transformar a informação aprendida em um formato que o modelo possa usar.

Nos PLMs, o conhecimento é armazenado em parâmetros, que são representações vetoriais densas. Mas ainda não está claro como exatamente diferentes tipos de conhecimento são codificados dentro desses parâmetros. Alguns estudos tentaram explorar isso analisando as estruturas internas dos modelos.

#Analisando Representações de Conhecimento

Pesquisas mostraram que a representação de conhecimento nos PLMs pode ser analisada por vários métodos. Algumas técnicas olham para camadas específicas no modelo, enquanto outras investigam como os mecanismos de atenção são usados para distribuir o conhecimento.

As descobertas indicam que certos tipos de conhecimento, como conhecimento factual e linguístico, são armazenados em diferentes partes do modelo. De maneira geral, camadas mais baixas tendem a preservar informações mais gerais, enquanto camadas mais altas contêm detalhes mais específicos.

#Direções Futuras para Representação de Conhecimento

Para avançar na pesquisa sobre representação de conhecimento, os trabalhos futuros podem ter como objetivo:

1. Pegar ideias de áreas como ciência cognitiva ou neurociência para analisar melhor o conhecimento nos modelos.
2. Investigar vários tipos de conhecimento ao mesmo tempo para identificar padrões comuns.

#Sondagem de Conhecimento

Sondagem de conhecimento é sobre testar o quão bem um modelo de linguagem entende e usa o conhecimento que armazenou. Isso ajuda a avaliar os pontos fortes e fracos do modelo.

#Abordagens para Sondagem de Conhecimento

Vários métodos são usados para sondagem de conhecimento. Uma abordagem comum é criar prompts que fazem perguntas ou tarefas específicas aos modelos. Por exemplo, um prompt pode perguntar qual é a capital de um país. Como o modelo responde pode dar uma ideia do que ele conseguiu reter.

Outro método envolve usar características da estrutura interna do modelo para prever certas propriedades de conhecimento. Isso pode ajudar a avaliar se o modelo sabe fatos específicos ou se entende conceitos.

#Limitações da Sondagem de Conhecimento

Apesar dos métodos existentes, a sondagem de conhecimento enfrenta desafios. Por exemplo, métodos baseados em prompts podem dar resultados inconsistentes dependendo de como os prompts são formulados. Da mesma forma, a sondagem baseada em características pode ter dificuldades porque é complicado saber se os resultados são por causa do conhecimento do modelo ou do próprio método de sondagem.

#Direções Futuras para Sondagem de Conhecimento

Seguindo em frente, os pesquisadores podem trabalhar em:

1. Criar um conjunto mais abrangente de benchmarks para avaliar o conhecimento nos modelos.
2. Desenvolver métodos de sondagem imparciais que melhorem a confiabilidade dos resultados.

#Edição de Conhecimento

Edição de conhecimento é o processo de atualizar ou remover conhecimento dos modelos de linguagem. Isso é importante porque os modelos podem aprender informações erradas ou precisam ter seu conhecimento atualizado para continuar relevantes.

#Desafios na Edição de Conhecimento

Um dos principais desafios na edição de conhecimento é que simplesmente re-treinar o modelo pode ser ineficaz e custoso, especialmente para modelos maiores. Além disso, mudanças feitas durante a edição podem afetar involuntariamente outros conhecimentos que o modelo já tem, levando a saídas inesperadas.

Várias estratégias foram propostas para editar conhecimento, incluindo ajuste fino em um pequeno subconjunto de dados relevantes, manter uma memória separada para novos conhecimentos e usar estratégias de meta-aprendizado para fazer ajustes de forma eficiente. Cada método tem sua eficácia e desvantagens, incluindo a complexidade de implementação e o risco de consequências não intencionais.

#Direções Futuras para Edição de Conhecimento

Para melhorar a edição de conhecimento, a pesquisa poderia focar em:

1. Ampliar além da edição de conhecimento factual para incluir outros tipos.
2. Criar métricas de avaliação abrangentes para medir a eficácia das estratégias de edição.
3. Buscar novos métodos que mantenham os objetivos de confiabilidade, generalidade e consistência durante as edições de conhecimento.

#Aplicação de Conhecimento

A etapa final é como podemos usar efetivamente o conhecimento adquirido e representado nos PLMs para tarefas práticas. Isso envolve utilizar os PLMs como bases de conhecimento ou aplicar seu conhecimento em várias tarefas.

#Modelos de Linguagem como Bases de Conhecimento

Usar modelos de linguagem como bases de conhecimento significa contar com eles para fornecer fatos ou informações diretamente. Esse método tem algumas vantagens, como custos de construção mais baixos em comparação com bases de conhecimento tradicionais, que exigem amplo pré-processamento e esforço manual.

No entanto, também há desvantagens significativas, como a incapacidade dos modelos de linguagem de confirmar se podem fornecer uma resposta ou sua tendência a "alucinar" informações adivinhando mesmo quando não têm conhecimento sobre um assunto.

#Modelos de Linguagem para Tarefas Secundárias

Além de funcionar como bases de conhecimento, os PLMs podem apoiar várias tarefas secundárias em processamento de linguagem natural. Métodos comuns para aplicar conhecimento incluem ajuste fino e aprendizado de prompts. O ajuste fino envolve adaptar um modelo para tarefas específicas, enquanto o aprendizado de prompts usa prompts cuidadosamente elaborados para guiar as respostas do modelo.

Outra abordagem é o aprendizado em contexto, onde o modelo recebe contexto ou exemplos para ajudá-lo a gerar respostas apropriadas. Contudo, esse método também pode sofrer de preconceitos baseados em como os exemplos são escolhidos ou ordenados.

#Direções Futuras para Aplicação de Conhecimento

Para melhorar a aplicação de conhecimento nos PLMs, futuras pesquisas poderiam buscar:

1. Abordar os problemas atuais com confiabilidade e consistência nos modelos de linguagem como bases de conhecimento.
2. Explorar novos métodos de aplicação para reduzir custos computacionais e melhorar o desempenho.
3. Investigar novas estratégias para aproveitar o conhecimento nos PLMs para usos práticos.

#Conclusão

Resumindo, o ciclo de vida do conhecimento nos modelos de linguagem pré-treinados envolve várias etapas importantes: aquisição, representação, sondagem, edição e aplicação. Cada etapa tem seu próprio conjunto de desafios, oportunidades de melhoria e direções futuras para pesquisa.

Os insights obtidos ao estudar essas etapas podem avançar significativamente nossa compreensão de como os modelos de linguagem funcionam e como podemos torná-los melhores. Essa pesquisa tem como objetivo fornecer uma visão geral abrangente para ajudar pesquisadores de várias áreas relacionadas a modelos de linguagem, bases de conhecimento e inteligência artificial.