Desde o lançamento do DeepSeek R1, muitos têm trabalhado em sua replicação, especialmente na área de extração de informações. O foco principal do artigo é a técnica de zero-shot text-to-graph extraction, que consiste em extrair entidades e as relações entre elas a partir de um texto alvo com base em tipos de entidades e relações pré-definidos.

O autor ressalta a complexidade dessa tarefa, principalmente para pequenos modelos de linguagem, que enfrentam dificuldades em gerar saídas condicionadas por tipos específicos de entidades e relações. Os resultados experimentais sugerem que o aprendizado por reforço (Reinforcement Learning, RL) pode ser uma solução promissora, permitindo que os modelos gerem saídas mais precisas por meio da maximização das probabilidades de gerar representações gráficas adequadas.

Neste trabalho, são discutidos os três estágios principais para treinar o modelo: geração de dados sintéticos, treinamento supervisionado e treinamento por reforço usando a abordagem Group Relative Policy Optimization (GRPO). Este método visa melhorar a capacidade do modelo de extrair informações estruturadas com foco em recompensas que priorizam a precisão e a conformidade de formato em saídas JSON.

1. Geração de dados sintéticos para enriquecer o conjunto de dados.

2. Treinamento supervisionado inicial com um pequeno número de exemplos.

3. Treinamento por reforço usando GRPO para otimizar a extração de relações.

4. Uso de recompensas específicas para melhorar a qualidade da saída.

5. Experimentos futuros planejados com modelos maiores e dados de maior qualidade.

O autor conclui que a técnica de aprendizado por reforço não apenas melhora a extração de informações, mas também permite ao modelo gerar soluções múltiplas e aprender com exemplos positivos e negativos, tornando-o mais robusto na tarefa de text-to-graph extraction.

- Potencial melhoria na estruturação de informação. - Adoção de modelos maiores para resultados mais eficazes. - Exploração contínua da eficácia do GRPO. - Interação e feedback da comunidade como parte do processo de melhoria.

Esses resultados têm implicações significativas para a pesquisa em inteligência artificial e modelos de linguagem, reforçando a importância de técnicas inovadoras como o aprendizado por reforço na otimização de tarefas complexas de extração de informações.

Em resumo, a replicação do DeepSeek R1 através de técnicas de aprendizado por reforço representa um avanço na extração de informações a partir de textos. O autor convida a comunidade a acompanhar os futuros experimentos com modelos maiores e convida os leitores a explorarem o repositório disponibilizado no artigo. Para se manter atualizado sobre inovações em inteligência artificial, inscreva-se em nossa newsletter e descubra mais conteúdos relevantes diariamente.

FONTES:

1. DeepSeek

2. Open-R1

3. TRL

4. Dataset