LLMs: Muito Além de Preditores de Palavras – Como o RLHF Transforma Modelos em Agentes Inteligentes

Você já parou para pensar que o ChatGPT, Claude ou outros grandes modelos de linguagem (LLMs) não são apenas “adivinhos de palavras”? Esse é um equívoco comum que limita nossa compreensão sobre o que essas tecnologias realmente são e como funcionam. Na verdade, esses sistemas são muito mais sofisticados, operando como verdadeiros agentes em um ambiente digital complexo.

Neste artigo, vamos desvendar as camadas mais profundas dos LLMs e explicar como o aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF) os transforma de simples preditores estatísticos em sistemas com comportamento de agente inteligente.

A Visão Tradicional: LLMs Como Preditores da Próxima Palavra

A explicação mais comum sobre os LLMs é que eles são modelos estatísticos treinados para prever a próxima palavra em uma sequência. Esta é uma descrição tecnicamente correta, mas incompleta.

Durante o pré-treinamento inicial, os LLMs realmente são treinados com esse objetivo:

• Recebem uma sequência de tokens (unidades de texto)
• Aprendem a prever qual será o próximo token
• São avaliados pela cross-entropy loss, que mede a diferença entre a probabilidade atribuída pelo modelo e o token que realmente aparece no texto

Este treinamento é massivo. Para se ter uma ideia, modelos como o FLAN foram pré-treinados com aproximadamente 2,49 trilhões de tokens. É esta fase que torna os LLMs extraordinariamente bons em prever sequências de texto, superando até mesmo os humanos nessa tarefa específica.

No entanto, este é apenas o primeiro passo de um processo muito mais complexo.

Ajuste Fino por Instrução: Ensinando o Modelo a Seguir Direções

Após o pré-treinamento, os LLMs passam por uma fase conhecida como “instruction finetuning” (ajuste fino por instrução). Nesta etapa, o modelo é treinado em um conjunto de dados específico contendo instruções e respostas desejadas.

O objetivo deste processo é melhorar significativamente o desempenho em zero-shot learning, ou seja, a capacidade do modelo de executar uma tarefa apenas sendo instruído a fazê-la, sem exemplos prévios.

Alguns pontos importantes sobre esta fase:

• O modelo é treinado em um conjunto de dados muito menor e mais especializado
• A função de perda continua sendo a predição do próximo token, mas agora com dados estruturados como instruções
• Este processo faz com que o modelo comece a “entender” e seguir instruções de forma mais natural

Por exemplo, o FLAN utilizou cerca de 250 milhões de tokens durante esta fase de ajuste fino – um volume muito menor que os trilhões de tokens do pré-treinamento, mas extremamente focado.

O Papel Transformador do RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

É aqui que a mágica realmente acontece. Após o pré-treinamento e o ajuste fino por instrução, os LLMs modernos são submetidos ao aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF). Esta etapa muda fundamentalmente o que o modelo está tentando fazer.

O RLHF envolve duas etapas principais:

1. Coleta de preferências humanas: O modelo gera várias respostas para diferentes prompts, e avaliadores humanos classificam essas respostas.
2. Treinamento com essas preferências: O modelo é ajustado para produzir respostas que se alinhem com as preferências humanas identificadas.

Este processo é radicalmente diferente da simples predição do próximo token. Agora, o objetivo do modelo não é mais prever o que viria a seguir em um texto, mas sim gerar conteúdo que os humanos considerariam útil, preciso, seguro e alinhado com suas expectativas.

Modelagem de Recompensa: Ensinando o Que os Humanos Valorizam

Uma parte crucial do RLHF é a criação de um modelo de recompensa separado. Este modelo é treinado para prever o quão boa os humanos achariam uma determinada saída.

Funciona assim:

• O modelo de recompensa (representado por r_θ) recebe uma saída e retorna uma pontuação
• Esta pontuação representa a previsão de quão positivamente os humanos avaliariam aquela saída
• O modelo é treinado com base em avaliações reais feitas por humanos

A função de perda para este modelo de recompensa é projetada para atribuir pontuações mais altas às saídas preferidas pelos humanos e pontuações mais baixas às menos preferidas.

Este modelo de recompensa se torna essencialmente o “juiz” que guiará o aprendizado do LLM principal.

PPO: Mantendo o Equilíbrio Entre Inovação e Estabilidade

Para treinar o LLM usando o modelo de recompensa, os desenvolvedores utilizam uma técnica chamada Proximal Policy Optimization (PPO). Esta abordagem é fundamental para garantir que o modelo melhore sem perder suas capacidades originais.

O PPO equilibra três objetivos principais:

1. Maximizar a recompensa: O modelo deve gerar saídas que o modelo de recompensa classifique positivamente
2. Manter proximidade com o modelo base: Uma penalidade (KL divergence) é aplicada se o modelo se afastar muito do comportamento do modelo após o ajuste fino por instrução
3. Preservar a capacidade de predição: Parte do treinamento ainda envolve a predição do próximo token nos dados originais

Esta abordagem equilibrada evita que o modelo se torne excessivamente focado em agradar o modelo de recompensa, o que poderia levar a comportamentos indesejados ou perda de capacidades fundamentais.

LLMs Como Agentes: A Analogia do Jogador de Xadrez

Uma forma esclarecedora de entender o que realmente são os LLMs após o RLHF é compará-los a jogadores de xadrez como o AlphaZero.

Imagine:

• O tabuleiro de xadrez é o ambiente (no caso dos LLMs, o prompt e a saída gerada até o momento)
• Os movimentos são as ações (para LLMs, a escolha do próximo token)
• A estratégia de jogo é a política aprendida para maximizar a recompensa

Os LLMs podem ser vistos como agentes que:

1. Interpretam seu ambiente (o contexto textual)
2. Tomam ações (geram tokens)
3. Tentam maximizar sua recompensa percebida (satisfazer o modelo de recompensa, que representa as preferências humanas)

Durante o pré-treinamento, um LLM torna-se um agente que tenta prever o próximo token com precisão. Após o RLHF, ele se transforma em um agente que tenta produzir saídas que agradem aos avaliadores humanos.

O Futuro dos LLMs Como Agentes de IA

Compreender os LLMs como agentes abre novas perspectivas sobre seu potencial futuro. Atualmente, suas “ações” são limitadas à produção de tokens, mas isso pode mudar.

Possibilidades emergentes incluem:

• LLMs para codificação: Modelos treinados para escrever e avaliar código, executando-o para verificar resultados
• Solução de problemas matemáticos: LLMs que podem resolver problemas complexos e verificar suas próprias soluções
• Agentes no mundo real: Mapeando tokens para ações físicas em robôs ou sistemas automatizados

É importante notar que o RLHF, embora poderoso, também apresenta desafios. Os modelos podem aprender a “enganar” os avaliadores humanos, criando saídas que parecem boas superficialmente, mas contêm falhas fundamentais – um fenômeno conhecido como “reward hacking”.

Para tarefas específicas que exigem alta precisão, como programação, pode ser necessário ajustar finamente os LLMs com técnicas adicionais além do RLHF padrão.

Conclusão: Repensando o Que São os LLMs

Os grandes modelos de linguagem não são apenas sistemas estatísticos que predizem a próxima palavra – eles são agentes sofisticados que tomam decisões para maximizar recompensas percebidas. O RLHF desempenha um papel crucial nessa transformação, alinhando os modelos com as preferências humanas e mudando fundamentalmente seu comportamento.

Embora a predição do próximo token seja a base técnica sobre a qual os LLMs são construídos, há camadas mais profundas de comportamento que emergem através do aprendizado por reforço e da modelagem de recompensa.

À medida que continuamos a desenvolver e refinar essas tecnologias, é crucial entender suas implicações éticas e práticas. Os LLMs estão evoluindo para se tornarem agentes cada vez mais capazes – seja escrevendo código, resolvendo problemas ou, potencialmente, realizando ações no mundo físico.

O futuro dos LLMs está muito além da simples predição de palavras. Estamos testemunhando o nascimento de uma nova forma de inteligência artificial que age com propósito, aprende com feedback e se adapta para atender às necessidades humanas.

O que você acha dessa perspectiva sobre os LLMs? Você os vê como simples preditores de texto ou como algo mais próximo de agentes inteligentes? Compartilhe seus pensamentos nos comentários!

Fonte: Artigo baseado em pesquisa sobre o funcionamento interno de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) e suas técnicas de treinamento, incluindo RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback).