Modelação da língua

Como funciona a modelação da língua

Na sua essência, um modelo linguístico atribui uma probabilidade a uma sequência de palavras. As primeiras abordagens baseavam-se em métodos estatísticos como os n-gramas, que calculam a probabilidade de uma palavra com base nas 'n-1' palavras anteriores. Embora simples, estes modelos têm dificuldade em captar dependências de longo alcance no texto. A modelação moderna da linguagem utiliza fortemente as Redes Neuronais (NN), em particular arquitecturas como as Redes Neuronais Recorrentes (RNN) e, mais recentemente, os Transformers. Os Transformers, apresentados no artigo "Attention Is All You Need", utilizam mecanismos como a auto-atenção para ponderar a importância de diferentes palavras numa sequência, independentemente da sua distância, permitindo uma melhor compreensão do contexto. O treino destes modelos envolve o processamento de grandes corpora de texto, a decomposição do texto através de tokenização e a aprendizagem de representações(embeddings) para estes tokens.

Relevância e aplicações

A modelação da linguagem é uma tecnologia fundamental que alimenta muitas aplicações de IA que interagem com a linguagem humana. A sua capacidade de prever e compreender sequências de palavras torna-a inestimável em vários domínios.

As aplicações no mundo real incluem:

• Texto preditivo e preenchimento automático: Sugere a palavra seguinte ou completa frases em motores de busca, clientes de e-mail e teclados de smartphones.
• Tradução automática: Permite que serviços como o Google Translate traduzam textos entre diferentes línguas, prevendo a sequência mais provável de palavras na língua de chegada.
• Reconhecimento de fala: Ajuda a converter a linguagem falada em texto através da previsão de sequências de palavras prováveis com base em sinais acústicos.
• Geração de texto: Forma a base para ferramentas de escrita criativa, resumos, sistemas de diálogo e chatbots como o ChatGPT da OpenAI.
• Análise do sentimento: Ajuda a compreender o sentimento subjacente (positivo, negativo, neutro) do texto, analisando a escolha de palavras e o contexto.
• Correção gramatical: Identificar e sugerir correcções para erros gramaticais num texto.

Conceitos relacionados

Compreender a modelação da linguagem implica familiaridade com termos relacionados:

• Processamento de linguagem natural (PNL): A modelação da linguagem é um subcampo do domínio mais vasto da PNL, que engloba várias tarefas como o reconhecimento de entidades nomeadas (NER), a marcação de parte do discurso e a resposta a perguntas. Muitas tarefas de PLN utilizam modelos linguísticos.
• Grandes modelos linguísticos (LLM): Trata-se de modelos linguísticos altamente avançados, como o GPT-4, caracterizados pela sua dimensão maciça (milhares de milhões de parâmetros) e pela formação em enormes conjuntos de dados(Big Data). Os LLMs exibem capacidades notáveis na compreensão e geração de texto semelhante ao humano para tarefas complexas. Muitos LLMs pré-treinados estão disponíveis em plataformas como Hugging Face.
• Geração de texto: Embora intimamente relacionada, a geração de texto é uma aplicação da modelação da linguagem. O modelo de linguagem fornece as probabilidades das sequências de palavras e o processo de geração utiliza essas probabilidades (frequentemente com estratégias de amostragem) para produzir um novo texto.
• Modelos multimodais: Estes modelos integram a compreensão da linguagem com outros tipos de dados, como imagens na Visão por Computador (CV). Modelos como o CLIP aprendem representações conjuntas de texto e imagens, permitindo tarefas como a legendagem de imagens ou a resposta a perguntas visuais. Explora oUltralytics HUB para obteres ferramentas para gerir e implementar vários modelos de IA, incluindo os que potencialmente integram capacidades linguísticas.