IA LLM: Parâmetros, Dimensões do Espaço Vetorial, Pesos de Conexão, Camadas de Neurônios, Vetores de Embedding

Depois de uma longa conversa com ChatGPT estudando sobre IA e LLM.

Eu (Prompt):

O que são os parâmetros nesse contexto de treinamento e uso das IAs LLMs por inferência dos tokens? E como estão relacionados entre si os parâmetros, as dimensões do espaço vetorial de alta dimensão, os pesos de conexão entre os neurônios e a quantidade de camadas de neurônios do modelo, e os vetores de embedding dos tokens?

ChatGPT:

Ótima pergunta! Vamos desmembrar esses conceitos e explorar como eles se relacionam no contexto de treinamento e uso das IAs baseadas em Large Language Models (LLMs).

1. Parâmetros:

• Definição: Em LLMs, os parâmetros geralmente se referem aos pesos e vieses (biases) nas conexões entre os neurônios de uma rede neural. Esses pesos determinam como os sinais (ou informações) são transmitidos de um neurônio para outro.
• Quantidade: A quantidade total de parâmetros em um modelo é frequentemente mencionada como uma medida de seu tamanho e capacidade. Modelos grandes como o GPT têm bilhões de parâmetros.

2. Dimensões do Espaço Vetorial de Alta Dimensão:

• Espaço Vetorial: Os embeddings dos tokens existem em um espaço vetorial de alta dimensão, onde cada dimensão representa uma característica ou aspecto diferente do token.
• Relação com Parâmetros: O número de dimensões no espaço vetorial (por exemplo, 300, 768, etc.) é determinado pelo design do embedding. Cada vetor de embedding é um parâmetro que é ajustado durante o treinamento do modelo.
• Multiplicação de Matrizes: Quando um vetor de embedding passa pelas camadas da rede neural, ele é multiplicado por matrizes de pesos (que são parâmetros), alterando sua posição no espaço vetorial.

3. Pesos de Conexão Entre os Neurônios:

• Pesos: Cada conexão entre dois neurônios tem um peso associado, que determina a força dessa conexão. Durante o treinamento, esses pesos são ajustados para minimizar o erro do modelo.
• Relação com Dimensões: Os pesos das conexões influenciam como os vetores dos tokens são transformados à medida que atravessam as camadas da rede. Eles ajudam a projetar os vetores de embedding em novas direções no espaço vetorial, ajustando os significados conforme o contexto.
• Backpropagation: Durante o treinamento, o método de backpropagation ajusta esses pesos com base no erro observado, refinando a capacidade do modelo de interpretar o contexto corretamente.

4. Quantidade de Camadas de Neurônios (Deep Layers):

• Camadas (Layers): As redes neurais profundas (deep learning) têm muitas camadas de neurônios. Cada camada realiza uma transformação nos dados de entrada e passa o resultado para a próxima camada.
• Relação com Parâmetros e Pesos: Cada camada tem seus próprios pesos, que são ajustados durante o treinamento. Mais camadas geralmente significam mais parâmetros, o que pode aumentar a capacidade do modelo de capturar padrões complexos, mas também torna o modelo mais difícil de treinar.
• Transformações em Etapas: Conforme os vetores de embedding dos tokens passam por essas camadas, eles são transformados repetidamente, o que ajusta como o modelo entende o significado dos tokens no contexto geral.

5. Vetores de Embedding dos Tokens:

• Embedding: O vetor de embedding é a representação numérica de um token em um espaço vetorial de alta dimensão.
• Relação com Parâmetros: Os embeddings são treinados junto com os pesos da rede neural. Os valores dos embeddings são ajustados durante o treinamento para refletir relações semânticas entre os tokens.
• Processo de Inferência: Durante a inferência (uso do modelo após o treinamento), o vetor de embedding de um token é processado através das camadas da rede, onde os pesos pré-treinados ajustam seu significado dependendo do contexto.

Resumo das Relações:

• Parâmetros: São os pesos e vieses que conectam os neurônios e ajustam a transmissão de informações. São ajustados durante o treinamento para melhorar o desempenho do modelo.
• Dimensões do Espaço Vetorial: Representam o espaço onde os embeddings dos tokens existem e são ajustados. Cada dimensão captura um aspecto diferente do significado do token.
• Pesos de Conexão: Determinam como os vetores de embedding são transformados à medida que atravessam as camadas da rede neural, influenciando como o modelo entende o contexto.
• Camadas de Neurônios: São as diferentes "etapas" do processamento. Cada camada aplica uma transformação adicional nos vetores de embedding, permitindo que o modelo capture significados cada vez mais complexos.
• Vetores de Embedding: São as representações numéricas dos tokens, que são processadas pelas camadas da rede neural e ajustadas conforme os pesos das conexões, para refletir o contexto e o significado correto.

Em conjunto, esses componentes trabalham para transformar os tokens de entrada (como palavras) em respostas coerentes e contextualizadas, ajustando-se dinamicamente ao significado pretendido em cada situação.