Dois artigos de pesquisa recém-publicados podem significar muito para a arquitetura central dos Transformers, de modo a garantir a eles uma memória de longo prazo, torná-los melhores em lidar com contextos mais longos e se tornarem mais eficientes. Você confiaria mais na IA se os LLMs se lembrassem de conversas anteriores, aprendessem com elas e citassem as fontes? Pois é.
A proposta de pesquisadores da Sakana AI e do Institute of Science Tokyo é o Transformer², um framework de autoadaptação projetado para melhorar o desempenho dos LLMs, abrindo caminho para sistemas de IA dinâmicos e auto-organizados. Diferentemente dos sistemas de IA tradicionais que são pré-treinados para tarefas específicas, o Transformer² ajusta dinamicamente suas configurações internas para lidar com diversos desafios, que vão desde
Modelos autoadaptativos visam solucionar os desafios apresentados pelos métodos tradicionais de ajuste fino, que geralmente são computacionalmente intensivos e estáticos em sua capacidade de lidar com diversas tarefas. Para desenvolver o Transformers², a equipe de IA da Sakana se inspirou em como o cérebro humano se reconecta após uma lesão. Primeiro, o modelo analisa a tarefa recebida para entender seus requisitos antes de tentar aprender; então, se ajusta dinamicamente e fornece resultados personalizados para essa tarefa.
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