Nos últimos dois anos, os Modelos de Linguagem de Grande Porte (Large Language Models – LLMs) têm revolucionado o campo da inteligência artificial, demonstrando capacidades avançadas em tarefas que vão desde a geração de texto coerente até a criação de imagens e o desenvolvimento de código avançado.
Uma das abordagens para melhorar os resultados destes modelos se dá com a aplicação da Chain-of-Thought (CoT), ou Cadeia de Pensamento, um conceito que visa aprimorar o raciocínio e a capacidade de resolução de problemas desses modelos.
Nesse sentido, a Chain-of-Thought refere-se à habilidade dos LLMs de gerar uma sequência lógica de etapas intermediárias que levam a uma conclusão ou resposta final.
Em vez de fornecer respostas diretas e, por vezes, superficiais, os modelos que implementam CoT são capazes de expor seu processo de raciocínio, oferecendo transparência e melhorando a precisão das respostas em tarefas complexas que exigem múltiplas etapas de pensamento.
Recentemente, a OpenAI, criadora do ChatGPT, implementou avanços significativos na integração de Chain-of-Thought em seus modelos, como o GPT-o1. Essa implementação não apenas aprimora a capacidade dos modelos de lidar com questões complexas e que envolvem raciocínio lógico, mas também eleva o nível de explicabilidade e confiança nas respostas geradas.
A abordagem adotada pela OpenAI envolve técnicas sofisticadas de prompt engineering e fine-tuning, permitindo que os modelos não apenas respondam, mas também justifiquem suas respostas de maneira clara e lógica.
O que é Chain-of-Thought?
Chain-of-Thought refere-se à capacidade de modelos de linguagem de gerar e seguir uma sequência lógica de raciocínio intermediário para chegar a uma conclusão ou resposta. Em vez de produzir uma resposta direta a uma pergunta, o modelo desenvolve uma série de passos ou pensamentos que levam à resposta final. Esse processo mimetiza a forma como os seres humanos resolvem problemas complexos, articulando seu raciocínio antes de chegar a uma solução.
Nos modelos de linguagem tradicionais, como os baseados na arquitetura Transformer, a geração de respostas geralmente ocorre de forma direta, sem a exposição dos passos intermediários que levam à resposta. Embora isso possa ser eficiente em termos de tempo de processamento, limita a capacidade do modelo de explicar ou justificar suas respostas, o que é crucial em muitas aplicações, como diagnósticos médicos, decisões financeiras ou qualquer contexto onde a transparência é essencial.
Chain-of-Thought, portanto, adiciona uma camada de explicabilidade aos modelos de linguagem, permitindo que eles não apenas forneçam respostas, mas também demonstrem o raciocínio por trás dessas respostas. Isso é particularmente valioso em cenários onde a confiança e a verificação das informações são fundamentais, evitando assim o fenômeno conhecido como alucinação, que gera respostas que são “inventadas” por modelos de linguagem.
Desse modo, incorporar uma cadeia de pensamento pode facilitar o treinamento e o ajuste fino dos modelos de linguagem. Ao fornecer exemplos de raciocínio passo a passo durante o treinamento, os modelos podem aprender a seguir processos lógicos mais robustos e a desenvolver estratégias de resolução de problemas mais eficazes. Isso pode levar a modelos que não apenas respondem de forma mais precisa, mas também são mais adaptáveis a diferentes tipos de tarefas e contextos.
Exemplo de Chain-of-Thought
Uma pergunta simples, mas que os modelos de linguagem têm grande dificuldade em responder é a seguinte:
Neste print, é possível verificar o novo modelo da OpenAI, o GPT-o1, utilizando a cadeia de pensamento para responder a pergunta de maneira correta.
Implementação do Chain-of-Thought
A implementação de Chain-of-Thought geralmente envolve o uso de arquiteturas de modelos de linguagem avançadas, como os baseados na arquitetura Transformer. Modelos como GPT-4, Llama3 e Claude 3.5 têm a capacidade intrínseca de gerar sequências de texto coerentes e contextualmente relevantes, o que os torna candidatos ideais para incorporar cadeias de pensamento.
Estratégias de Prompting
Uma das abordagens comuns para implementar Chain-of-Thought é através do prompting, ou seja, a formulação cuidadosa das entradas fornecidas ao modelo. Ao estruturar os prompts de forma a incentivar o modelo a desenvolver seu raciocínio, é possível guiar a geração de respostas que incluem passos intermediários. Por exemplo, ao invés de perguntar “Qual é a capital da França?”, um prompt mais elaborado poderia ser “Explique os passos para determinar a capital da França.”
Treinamento com Exemplos de Cadeia de Pensamento
Outra estratégia é treinar modelos com conjuntos de dados que incluem exemplos de cadeias de pensamento. Isso pode envolver o fornecimento de perguntas junto com suas soluções detalhadas, permitindo que o modelo aprenda a replicar esse tipo de raciocínio. Esse método não apenas melhora a capacidade do modelo de seguir uma cadeia de pensamento, mas também aumenta sua capacidade de generalizar esse raciocínio para novas tarefas e contextos.
Métodos de Fine-Tuning
O ajuste fino (fine-tuning) é uma técnica essencial para aprimorar a capacidade de Chain-of-Thought dos modelos. Ao ajustar modelos pré-treinados com dados específicos que enfatizam o raciocínio passo a passo, é possível refinar a capacidade do modelo de gerar cadeias de pensamento coerentes e lógicas. Esse processo envolve a utilização de conjuntos de dados anotados onde cada exemplo inclui não apenas a pergunta e a resposta, mas também os passos intermediários que levam à resposta final.
Técnicas para Melhorar o Chain-of-Thought
Prompt Engineering Avançado
O prompt engineering (engenharia de prompt) é uma técnica crucial para orientar os modelos de linguagem a gerar cadeias de pensamento mais eficazes. Isso envolve a criação de prompts cuidadosamente elaborados que incentivam o modelo a desenvolver raciocínios detalhados e lógicos. Por exemplo, incluir instruções explícitas para “explique cada passo” ou “desenvolva seu raciocínio” pode ajudar a direcionar o modelo na geração de cadeias de pensamento mais robustas.
Aprendizado de Reforço com Feedback Humano
O aprendizado de reforço com feedback humano (Reinforcement Learning with Human Feedback – RLHF) é uma abordagem que envolve treinar modelos com base no feedback fornecido por humanos. Isso pode incluir a avaliação da qualidade das cadeias de pensamento geradas e a utilização desse feedback para refinar o comportamento do modelo. Esse método ajuda a alinhar o raciocínio do modelo com as expectativas humanas de coerência e lógica.
Utilização de Dados Anotados com Cadeias de Pensamento
A criação e utilização de conjuntos de dados anotados que incluem cadeias de pensamento é fundamental para o treinamento de modelos com essa capacidade. Esses conjuntos de dados devem conter exemplos detalhados de raciocínio intermediário, cobrindo uma variedade de tópicos e estilos de pensamento. A diversidade e a qualidade dessas anotações são essenciais para garantir que os modelos desenvolvam uma compreensão ampla e flexível das cadeias de pensamento.
Técnicas de Regularização e Supervisão
Técnicas de regularização e supervisão podem ser empregadas para garantir que as cadeias de pensamento geradas pelos modelos sejam consistentes e livres de erros lógicos. Isso pode incluir a aplicação de restrições durante a geração de texto, a verificação de coerência interna e a utilização de mecanismos de feedback para corrigir raciocínios inadequados. A supervisão contínua durante o treinamento ajuda a manter a qualidade das cadeias de pensamento ao longo do tempo.
Conclusão
Como explicado neste artigo, a abordagem de Chain-of-Thought representa um complemento significativo na capacidade dos modelos de linguagem de gerar raciocínios intermediários que levam a respostas mais precisas, coerentes e explicáveis.
Sua importância reside não apenas na melhoria da performance dos modelos, mas também na promoção da transparência, da confiança e da responsabilidade no uso da inteligência artificial.
Em última análise, Chain-of-Thought não apenas refina a capacidade dos modelos de linguagem de entender e gerar texto, mas também avança em direção a uma inteligência artificial mais alinhada com as complexidades e sutilezas do pensamento humano, que se assemelha ao raciocínio lógico.
Referências
- Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Chi, E., Le, Q. V., … & Zhou, D. (2022). Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2201.11903.
- Hendrycks, D., Burns, C., Basart, S., Zou, L., Song, D., & Dietterich, T. (2022). Measuring Chain-of-Thought Reasoning in Language Models. arXiv preprint arXiv:2206.04615.
- Touvron, H., Razavi, A., Martinet, X., et al. (2023). Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback. Advances in Neural Information Processing Systems, 36.
