AI modelo maior é mais inteligente? — Uma visão superficial sobre o limite do tamanho do modelo e da inteligência

Nos últimos anos, o domínio da inteligência artificial passou por uma corrida armamentista centrada no tamanho do modelo. Desde os 15 bilhões de parâmetros do GPT-2 até os 1.750 bilhões do GPT-3 e os mais de 10 bilhões do GPT-4, o tamanho dos modelos de IA tem crescido exponencialmente. A narrativa comum parece indicar que: quanto mais parâmetros, mais potente e 'inteligente' o modelo é. Mas essa afirmação realmente se mantém? A relação entre tamanho e inteligência é tão simples assim? Este artigo mergulhará nesse tópico, analisando a relação complexa entre o tamanho do modelo e a capacidade da IA.

Efeito de escala: por que os grandes modelos se destacam

O efeito de escala é, sem dúvida, um fato inegável. Em várias pesquisas e práticas, observamos uma correlação clara entre o aumento do tamanho do modelo e a melhoria do desempenho.

Pesquisa da Universidade de Stanford e do Google Brain em 2020 mostrou que, quando os parâmetros do modelo aumentam de 100M para 10B, seu desempenho em testes padrão como o SuperGLUE cresce quase linearmente no logaritmo. A DeepMind descobriu um fenômeno semelhante, denominando-o 'lei de escala': em um determinado intervalo, o desempenho é proporcional ao logaritmo do tamanho do modelo, do logaritmo da quantidade de dados e do logaritmo da computação.

OpenAI demonstrou isso em seu papel sobre o GPT-3: do modelo de 1,3B parâmetros para o de 175B, o desempenho melhorou continuamente em muitas tarefas, especialmente na capacidade de aprendizado com poucos exemplos. Por exemplo, no desempenho em tarefas de tradução, o GPT-3 apresentou uma melhoria de quase 45% em relação ao GPT-2.

No entanto, o aumento de escala traz não apenas melhorias quantitativas, mas também saltos qualitativos:

1. Habilidades emergentes (Emergent abilities): certas habilidades só aparecem quando o modelo atinge um tamanho específico. Por exemplo, um modelo menor pode ser completamente incapaz de realizar raciocínio complexo, mas ao ultrapassar certo limiar, repentinamente exibe capacidades de pensamento em cadeia.

2. Seguindo instruções (Instruction following): modelos de grande escala parecem entender e executar melhor instruções complexas, algo difícil de ser alcançado por modelos menores.

3. Aprendizado em contexto (In-context learning): o GPT-3 demonstrou uma quebra de paradigma ao aprender a executar novas tarefas apenas com alguns exemplos no prompt, sem necessidade de fine-tuning.

Limitações da escala: maior não é sempre melhor

No entanto, a simples perseguição do tamanho não é a solução mágica para melhorar a capacidade da IA. À medida que o tamanho do modelo aumenta, enfrentamos vários desafios:

1. Problema da diminuição dos ganhos

Pesquisas acadêmicas indicam que a relação entre o desempenho do modelo e o logaritmo dos parâmetros significa que precisamos aumentar exponencialmente o número de parâmetros para obter melhorias lineares no desempenho. Por exemplo, a pesquisa Chinchilla da DeepMind aponta que, ao aumentar de 1.750 bilhões para 3.500 bilhões de parâmetros, a melhoria no desempenho em tarefas reais pode ser de apenas alguns pontos percentuais.

Dados concretos mostram que, ao aumentar de 100B para 300B parâmetros, a melhoria em avaliações abrangentes como o BIG-bench foi de apenas 5-7%, enquanto o consumo de recursos de computação aumentou cerca de três vezes.

2. Limitação de dados de treinamento

À medida que o tamanho do modelo cresce, a necessidade de dados de treinamento de alta qualidade aumenta explosivamente. Em 2020, Jared Kaplan, pesquisador da OpenAI, apontou que o tamanho do modelo está relacionado nearmente à quantidade ótima de dados de treinamento.

Preocupantemente, os dados de texto de alta qualidade na internet podem estar próximos de serem esgotados. Em 2022, um estudo estimou que, seguindo o atual ritmo do desenvolvimento de IA, os dados de texto de alta qualidade acabarão por volta de 2026, a menos que encontremos novas fontes ou métodos de treinamento.

3. Limitação de computação e consumo de energia

Os recursos computacionais necessários para treinar supermodelos são proibitivos. De acordo com a ARK Invest, treinar um modelo de nível GPT-4 pode consumir dezenas de milhões de dólares em recursos computacionais. Além disso, o impacto ambiental não pode ser ignorado — um estudo mostrou que treinar um grande modelo de linguagem pode produzir emissões de carbono equivalentes às emitidas por cinco carros durante toda a sua vida útil.

4. Problema da caixa preta: 'sabendo, mas não sabendo o porquê'

Modelos maiores significam processos decisórios mais opacos. Em 2021, pesquisadores do Google apontaram que, à medida que os parâmetros do modelo aumentam, a dificuldade de explicar as decisões do modelo cresce exponencialmente.

Isso resultou em uma crise de confiança em aplicações reais: quando o modelo produz saídas erradas ou prejudiciais, é difícil rastrear as causas e fazer reparos específicos.

Modelos inteligentes e pequenos: uma abordagem mais refinada

Diante das limitações dos grandes modelos, a comunidade acadêmica e industrial começou a explorar soluções mais eficientes.

1. Efeitos surpreendentes da destilação e compressão de modelos

Pesquisas publicadas em 2023 indicam que, por meio de técnicas como a destilação de conhecimento, podemos criar modelos com apenas 1/10 dos parâmetros do modelo original, mantendo 80-90% do desempenho. Por exemplo, pesquisadores da Microsoft conseguiram reduzir o modelo T5 de 110 bilhões de parâmetros para menos de 10 bilhões, com perda de apenas 4% no desempenho em testes do SuperGLUE.

A série de modelos LLaMA-2 da Meta é outro exemplo: sua versão de 7B parâmetros superou o GPT-3 de 175B parâmetros em várias tarefas, demonstrando a importância do design do modelo e dos métodos de treinamento.

2. Modelos especialistas em domínios específicos

Ao contrário dos grandes modelos generalistas, modelos pequenos otimizados para tarefas específicas frequentemente se destacam. Por exemplo, no domínio médico, o modelo Med-PaLM de 6B parâmetros obteve resultados próximos ou superiores aos do GPT-4 em exames médicos, apesar de ser significativamente menor.

Modelos especializados como o FinGPT no setor financeiro e o LegalBERT no domínio jurídico também mostraram que modelos de escala média, ajustados para dados específicos, podem superar os grandes modelos generalizados em tarefas específicas.

3. Ascensão dos sistemas híbridos de especialistas (MoE)

Os modelos híbridos de especialistas oferecem uma solução elegante para equilibrar escala e eficiência. Arquiteturas como o Switch Transformer do Google e o M6 da Microsoft adotaram essa abordagem: em vez de fazer com que todas as unidades neurais processem todas as tarefas, 'sub-redes especializadas' são treinadas para tarefas específicas.

Pesquisa da DeepMind revelou que um modelo MoE de 50B parâmetros pode atingir desempenho equivalente a um modelo denso de 175B parâmetros, com redução de mais de 60% no custo de inferência.

A essência da inteligência: pensando além do tamanho

Para realmente entender a relação entre o tamanho do modelo e a inteligência, precisamos voltar à questão mais básica: o que é a inteligência artificial em seu cerne?

1. Papel crucial da qualidade e diversidade dos dados

Pesquisas indicam que, mesmo com o mesmo tamanho, a qualidade e a diversidade dos dados de treinamento têm um impacto sobre as capacidades do modelo que é tão ou mais importante que o próprio tamanho. Pesquisadores da Anthropic descobriram que, usando conjuntos de dados de alta qualidade selecionados e otimizados, é possível reduzir o tamanho do modelo necessários em mais de 60%, mantendo o mesmo desempenho.

2. Inovação arquitetônica supera a expansão cega

O design astuto da arquitetura do modelo é frequentemente mais eficaz que o simples aumento de escala. Por exemplo, a introdução da técnica de geração reforçada por busca (RAG) permite que o modelo não precise armazenar todas as informações em seus parâmetros, podendo buscar em um banco de dados externo quando necessário, melhorando significativamente a precisão dos fatos.

Pesquisa do Google mostrou que um modelo de 6B parâmetros baseado na arquitetura Transformer otimizada pode superar um modelo de 40B parâmetros baseado em uma arquitetura mais antiga em certas tarefas.

3. Importância dos algoritmos de treinamento e das funções objetivo

A escolha dos algoritmos de treinamento e das funções objetivo tem um impacto profundo nas capacidades do modelo. A introdução do aprendizado reforçado com feedback humano (RLHF) fez com que o comportamento do modelo passasse por uma mudança qualitativa, e isso está relacionado ao tamanho dos parâmetros. A IA Constitucional da Anthropic demonstrou como melhorar as capacidades do modelo por meio de métodos de treinamento aprimorados, e não apenas aumentando o tamanho.

4. Os detalhes fazem a diferença: otimização de hiperparâmetros

Em dois modelos do mesmo tamanho, pequenas diferenças nos hiperparâmetros podem levar a diferenças significativas no desempenho. Pesquisas indicam que um modelo de 10B parâmetros cuidadosamente ajustado pode superar um modelo de 50B parâmetros treinado de forma grosseira em várias tarefas.

Visão futura: um novo equilíbrio entre inteligência e escala

Olhando para o futuro, o desenvolvimento da IA pode seguir um caminho mais equilibrado:

1. Expansão moderada da escala e inovação arquitetônica paralela: o aumento de parâmetros não parará, mas seu ritmo diminuirá, enquanto inovações na arquitetura trarão modelos mais eficientes.

2. Integração de inteligência multimodal: modelos futuros integrarão visão, linguagem, som e outras modalidades, criando experiências de inteligência mais abrangentes.

3. Popularização de arquiteturas híbridas: a combinação de redes neurais e sistemas simbólicos pode se tornar comum, preservando a capacidade de aprendizado das redes neurais enquanto adicionam a capacidade de raciocínio baseado em regras dos sistemas simbólicos.

4. Ecossistema de pequenos modelos personalizados: grandes modelos base serão usados como 'professores' para treinar inúmeros 'alunos' pequenos, cada um adaptado a tarefas específicas e usuários específicos.

Conclusão

A narrativa simplista de que 'modelos maiores são mais inteligentes' esconde a complexidade por trás dos avanços da inteligência artificial. O tamanho é importante, mas é apenas uma parte da equação. Os verdadeiros avanços vêm da otimização coordenada de escala, dados, arquitetura e algoritmos, além de um entendimento mais profundo da essência da inteligência.

Como disse Alan Kay, pioneiro da computação: 'As coisas simples devem ser simples, as coisas complexas devem ser possíveis.' O futuro do desenvolvimento de IA não deve ser reduzido a uma competição baseada no número de parâmetros, mas buscar sistemas inteligentes que funcionem de forma eficiente em todas as escalas. Nessa jornada, talvez descubramos que o verdadeiro limite da inteligência não está no tamanho, mas em como projetamos os sistemas e definimos os problemas.

Quando superarmos a obsessão pelo tamanho, poderemos ver um caminho mais amplo para o futuro da inteligência artificial.