Qualidade dos Dados e Desempenho de LLMs
Treinar modelos de linguagem (LLMs) com dados de alta qualidade pode levar a resultados superiores, mas o que acontece quando esses modelos são alimentados com informações de baixa qualidade? Um estudo recente busca quantificar os efeitos negativos, comparando-os à chamada “podridão cerebral” observada em humanos.
A Hipótese da “Podridão Cerebral” em LLMs
Inspirados em pesquisas que mostram como o consumo excessivo de conteúdo trivial online pode prejudicar a atenção, memória e cognição social em humanos, pesquisadores da Texas A&M, Universidade do Texas e Universidade de Purdue propuseram a “hipótese da podridão cerebral do LLM”. Segundo eles, o pré-treinamento contínuo em textos de baixa qualidade pode causar um “declínio cognitivo” nos modelos.
Métricas para Identificar Dados de Baixa Qualidade
Definir o que constitui “texto indesejado” não é simples. Os pesquisadores usaram métricas como alto engajamento em tweets (curtidas, retuítes, respostas) e conteúdo superficial (teorias da conspiração, manchetes sensacionalistas) para criar um conjunto de dados “lixo”. Esses tweets foram classificados usando GPT-4 e validados por estudantes de pós-graduação, com uma taxa de correspondência de 76%.
O que é a “podridão cerebral” em LLMs?
A “podridão cerebral” em LLMs é um conceito que compara o declínio cognitivo causado pelo uso de dados de baixa qualidade ao efeito observado em humanos que consomem conteúdo trivial online.
Como os pesquisadores identificaram dados de baixa qualidade?
Os pesquisadores usaram métricas como alto engajamento em tweets e conteúdo superficial, além de classificações feitas por GPT-4, para identificar textos considerados “indesejados”.
Por que a qualidade dos dados é importante para LLMs?
Dados de alta qualidade são essenciais para garantir que os LLMs tenham um desempenho eficiente e preciso, evitando efeitos negativos como o declínio cognitivo.