Feedback inicial sobre “Construir um modelo de raciocínio (do zero)”

Um feedback sobre o livro “Construir um modelo de raciocínio (do zero)” da Manning Edition, de Sebastian Raschka. Introdução e isenção de responsabilidade como um leitor dedicado, apaixonado pela tecnologia, estou sempre adicionando novos livros à minha biblioteca, especialmente aqueles relacionados à IA e LLMS. A mais recente adição é “Construir um modelo de raciocínio (do zero)”, de Sebastian Raschka. Sou um grande fã do trabalho dele e, embora não tenha afiliação com ele ou publicações de Manning, queria compartilhar meus pensamentos iniciais sobre o que li até agora. Acredito que este livro é uma leitura obrigatória para quem quer ir “nos bastidores” com a IA. É preciso uma abordagem prática, indo além da teoria do raciocínio no LLMS para mostrar como adicionar esse recurso, passo a passo, em código. Não é um guia para a implantação de produção, mas um tour pela maquinaria que alimenta o raciocínio e, no final, você terá construído um modelo de raciocínio do zero. Capítulos disponíveis até agora … Introdução e Capítulo 1: Compreendendo modelos de raciocínio O livro Construa um modelo de raciocínio (do zero), é um guia prático para o desenvolvimento de recursos de raciocínio em grandes modelos de idiomas (LLMS). É voltado para engenheiros de LLM, pesquisadores de aprendizado de máquina e desenvolvedores. O autor define o raciocínio no contexto do LLMS como a capacidade de produzir etapas intermediárias antes de fornecer uma resposta final, um processo frequentemente descrito como raciocínio “cadeia de pensamento” (COT). Embora os LLMs possam simular o raciocínio lógico por meio de padrões estatísticos aprendidos, eles não aplicam lógica explícita e baseada em regras. O livro ensinará a melhorar essas capacidades implícitas de raciocínio. Capítulo 2: Gerando texto com um LLM pré-treinado Este capítulo serve como base para o restante do livro, fornecendo a configuração técnica e os conceitos essenciais da LLM. Ele explica o processo de geração de texto, que é um processo seqüencial (autoregressivo), onde o modelo prevê um token por vez. Você aprenderá como: configurar um ambiente de codificação e instalar as dependências necessárias. Carregue um LLM de base pré-treinado, como QWEN3 0,6B. Use um tokenizador para converter texto em IDs de token e voltar novamente. Melhore a velocidade da geração de texto usando técnicas como cache de kv e compilação de modelos. Abordagens para melhorar o raciocínio LLM O livro descreve três abordagens principais para aprimorar os recursos de raciocínio de um LLM, que são aplicados após os estágios convencionais de pré-treinamento e pós-treinamento: a escala de computação em tempo de inferência: Este método melhora o raciocínio de um modelo durante a inferência (quando um usuário o solicita) sem alterar os pesos subjacentes do modelo. Envolve a negociação de recursos computacionais aumentados para melhor desempenho por meio de técnicas como o raciocínio da cadeia de pensamentos e vários procedimentos de amostragem. Aprendizagem de reforço (RL): Essa abordagem atualiza os pesos do modelo durante o treinamento, incentivando ações que levam a altos sinais de recompensa. Diferentemente do aprendizado de reforço com o feedback humano (RLHF), que é usado para ajuste de preferência e depende de avaliações humanas, o RL para modelos de raciocínio geralmente usa sinais de recompensa objetivos automatizados, como correção nos problemas matemáticos. Ajuste supervisionada e destilação de modelos: essa técnica transfere padrões complexos de raciocínio de modelos maiores e mais poderosos para os menores e mais eficientes. Este é um método para melhorar os recursos de raciocínio de um modelo, aproveitando os pontos fortes de um modelo superior. Conclusão já tendo explorado os capítulos introdutórios e fundamentais, estou mais animado do que nunca para mergulhar no resto do livro. Os capítulos iniciais já forneceram um roteiro claro para melhorar o raciocínio LLM, desde a escala de computação em tempo de inferência até a aprendizagem de reforço e o ajuste fino supervisionado. Como seguidor de longa data do trabalho do autor, estou confiante de que os próximos capítulos fornecerão o conhecimento prático e prático necessário para entender realmente essas técnicas avançadas. Links

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