Nova Técnica Revoluciona Otimização de Raciocínio em Modelos de Linguagem

Inteligência Artificial Tecnologia Pesquisa Acadêmica

Pesquisadores da Carnegie Mellon University introduziram uma nova técnica chamada Length Controlled Policy Optimization (LCPO) que permite um controle mais preciso sobre o comprimento dos encadeamentos de raciocínio (CoT) em modelos de linguagem de grande porte (LLMs), reduzindo custos de computação associados a inferências prolongadas.

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Imagem gerada utilizando Dall-E 3

A técnica LCPO é crucial no contexto dos modelos de linguagem, onde o raciocínio em cadeia se tornou parte fundamental na resolução de problemas. Entretanto, o custo de computação pode ser elevado, especialmente quando modelos geram um número excessivo de tokens durante o processo de inferência.

O LCPO introduz um objetivo dual em seu treinamento: garantir a resposta correta ao mesmo tempo em que restringe a cadeia de raciocínio a um limite de tokens pré-determinado. Estudos indicam que modelos treinados com esta abordagem conseguem equilibrar acurácia e eficiência, poupando até milhares de tokens em interações.

Os experimentos com modelos de 1.5 bilhões de parâmetros demonstraram que os modelos L1 podem não apenas se manter dentro do orçamento de tokens, mas também, em alguns casos, igualar o desempenho de versões maiores e mais caras do que os padrões atuais.

A técnica LCPO visa reduzir custos de inferência em aplicações empresariais.
Modelos treinados com LCPO superaram outros métodos em até 150% em desempenho.
O LCPO permite adaptações inteligentes na cadeia de raciocínio, melhorando a qualidade.
Os pesquisadores disponibilizaram o código e os pesos dos modelos L1.
A nova técnica pode facilitar a escalabilidade econômica de modelos de IA em aplicações reais.

A técnica LCPO não apenas traz controle sobre o tempo de computação, mas também promove a generalização em tarefas fora da distribuição padrão, mostrando grande potencial para aplicações no mundo real. Com esse avanço, as empresas podem aplicar modelos de raciocínio sem arcar com custos excessivos, oferecendo uma alternativa viável à implementação de modelos maiores.

Em resumo, a introdução do LCPO representa um passo significativo na otimização de modelos de linguagem, possibilitando um uso mais econômico e eficiente em contextos práticos. Os leitores são incentivados a se inscreverem na nossa newsletter para ficarem atualizados com as últimas inovações em tecnologia e inteligência artificial.