Gopher: Modelo de 280 BILHÕES de parâmetros supera o GPT-3!

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Gopher: Modelo de 280 BILHÕES de parâmetros supera o GPT-3!

📚 Tabela de Conteúdos

  1. Introdução
  2. Gopher: O modelo de linguagem da DeepMind
  3. A Arquitetura do Gopher
  4. Desempenho do Gopher em diferentes tarefas
  5. Viés Social e Ética nos modelos de linguagem
  6. Impacto ambiental do treinamento do Gopher
  7. Considerações Éticas em Grandes Modelos de Linguagem
  8. Retro: O novo transformer da DeepMind
  9. Conclusão
  10. Referências

📝 Gopher: O Maior Modelo de Linguagem da DeepMind

A DeepMind lançou um novo modelo de linguagem gigante chamado Gopher, que é ainda maior do que o GPT-3, com impressionantes 280 bilhões de parâmetros. Neste artigo, vamos explorar os principais destaques do Gopher, começando pela sua arquitetura até o seu desempenho em diversas tarefas. Também discutiremos considerações éticas em relação aos modelos de linguagem e o impacto ambiental do treinamento do Gopher. Além disso, abordaremos o Retro, um novo tipo de transformer proposto pela DeepMind que é 25 vezes mais eficiente do que seus predecessores. Vamos mergulhar nesses tópicos emocionantes e descobrir os avanços mais recentes no campo dos modelos de linguagem.

🏗️ A Arquitetura do Gopher

Assim como outros modelos de linguagem, o Gopher utiliza uma arquitetura transformer, que se baseia no uso de autoatenção para modelar as relações entre as entradas sequenciais, como texto, por exemplo. Apesar de sua enorme escala, a arquitetura do Gopher é muito semelhante à do seu antecessor, o GPT-2, com apenas algumas pequenas modificações mencionadas pelos pesquisadores. É interessante notar que a escolha do nome "Gopher" não tem um significado específico e não é uma abreviação como em outros modelos. Além disso, a DeepMind também lançou um documento separado apresentando o Retro, uma nova arquitetura transformer que visa ser mais eficiente em termos de treinamento.

🏆 Desempenho do Gopher em diferentes tarefas

O Gopher foi treinado em um conjunto diversificado de 152 tarefas diferentes, divididas em sete categorias principais, como modelagem de linguagem, compreensão de leitura, verificação de fatos, entre outras. Os resultados mostram que o Gopher supera a maioria dos modelos existentes, alcançando o estado-da-arte em 100 de um total de 124 tarefas analisadas. Isso representa um desempenho impressionante de aproximadamente 80%. Além disso, uma comparação com modelos de tamanho menor revela que certos comportamentos, como habilidades em humanoidades, ética, STEM e medicina, são beneficiados pelo aumento do tamanho do modelo, enquanto aspectos como raciocínio lógico e matemática não parecem se beneficiar tanto.

💡 Considerações Éticas em Grandes Modelos de Linguagem

Um aspecto importante a ser discutido em relação aos modelos de linguagem são os vieses sociais que eles podem aprender. Os pesquisadores da DeepMind investigaram esse tema e descobriram que o Gopher tem sentimentos negativos em relação a uma variedade de profissões, o que pode ser atribuído ao uso de dados de treinamento provenientes da internet, incluindo fontes como Facebook e Reddit, onde opiniões humanas são expressas livremente. Esses vieses precisam ser levados em consideração ao usar modelos de linguagem para evitar a perpetuação de preconceitos.

🌍 Impacto ambiental do treinamento do Gopher

Devido ao seu tamanho e complexidade, o treinamento de modelos de linguagem como o Gopher exigem uma quantidade significativa de energia e, consequentemente, geram emissões de carbono. No caso do Gopher, o treinamento resultou em um total de 380 toneladas líquidas de dióxido de carbono, o equivalente a aproximadamente uma viagem de avião de ida e volta entre Londres e Nova York por passageiro. Esses números destacam a necessidade de buscar soluções mais sustentáveis para o treinamento de modelos de linguagem, levando em consideração seu impacto ambiental.

🧠 Retro: O novo transformer da DeepMind

Outro avanço significativo apresentado pela DeepMind é o Retro, uma nova arquitetura transformer que busca maior eficiência em relação ao treinamento. O Retro aproveita o aprendizado obtido com o Gopher e é capaz de obter níveis de desempenho semelhantes com quase 25 vezes menos parâmetros. Essa abordagem mais eficiente traz benefícios em termos de tempo de treinamento e consumo de recursos, tornando-se uma alternativa promissora para a comunidade de pesquisa em modelos de linguagem.

✅ Conclusão

O lançamento do Gopher pela DeepMind representa mais um marco na evolução dos modelos de linguagem. Com seu tamanho impressionante e desempenho superior, o Gopher alcança o estado-da-arte em diversas tarefas, trazendo à tona a importância do dimensionamento de modelos. No entanto, também é essencial refletir sobre as Questões éticas envolvidas no treinamento de grandes modelos de linguagem e explorar alternativas mais sustentáveis. O Retro surge como uma solução promissora nesse sentido, sendo mais eficiente em termos de recursos. À medida que avançamos nesse campo, é crucial equilibrar o desenvolvimento de modelos poderosos com a responsabilidade de garantir que eles sejam justos, éticos e sustentáveis.

📚 Referências

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