A técnica de dividir e conquistar, conhecida por sua eficácia, é aplicada com sucesso a modelos de linguagem, como demonstrado pelo Chain of Thought (CoT) que facilita a resolução de problemas em etapas. Esta abordagem gerou uma série de variações inovadoras, como Tree of Thoughts (ToT) e Graph of Thoughts (GoT), destacando-se no cenário de pesquisa atual.

Um desafio significativo enfrentado por essas abordagens é a presença de erros nos passos intermediários, que podem comprometer a cadeia de raciocínio e levar a conclusões errôneas. Embora muitos pesquisadores tenham buscado desenvolver métodos de autocorreção para LLMs, algumas críticas indicam que muitos desses métodos dependem de feedback externo, limitando sua aplicabilidade em cenários onde tal feedback não está disponível.

Estratégias como a verificação de passos de raciocínio e a decomposição de tarefas se apresentam como soluções viáveis para mitigar erros. Estudos recentes propõem sistemas que combinam geradores de raciocínio com críticos que fornecem feedback, além de multilínguas que podem processar contextos longos de maneira mais eficiente. Outro avanço é o Buffer of Thoughts (BoT), que permite o armazenamento de templates adaptáveis para a resolução de problemas diversos.

Para aumentar a eficiência dos LLMs, pesquisadores como Ranaldi e Freitas propõem melhorias na destilação de cadeias de raciocínio, enquanto outros exploram a otimização de preferência em passos individuais. Além disso, a utilização de ferramentas externas para garantir a precisão em cada etapa permanece um desafio, mas novas abordagens, como a Automatic Tool Chain, ampliam as capacidades dos LLMs.

Essas inovações não apenas prometem melhorar o desempenho dos LLMs em tarefas complexas, mas também trazem implicações significativas para o futuro da inteligência artificial. O desenvolvimento contínuo nessa área pode resultar em aplicações mais robustas e versáteis, impactando diversos setores, desde a educação até a pesquisa científica.

Os avanços em modelos de linguagem para resolução de problemas destacam um caminho promissor para a inteligência artificial, evidenciando a importância de abordagens colaborativas e adaptativas. Para se manter informado sobre essas e outras novidades no campo da tecnologia, inscreva-se em nossa newsletter e acompanhe nossos conteúdos atualizados diariamente.

FONTES:

1. Wei et al. (2022)

2. Yao et al. (2023)

3. Besta et al. (2024)

4. Huang et al. (2024)

5. Paul et al. (2024)