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Resumo:
Com um número suficiente de parâmetros e dados de treinamento, os grandes modelos de linguagem (LLMs) demonstraram a propriedade emergente de "aprendizado em contexto", ou seja, a capacidade de realizar tarefas nunca vistas antes, confiando apenas em instruções e exemplos em linguagem natural fornecidos como entrada para o modelo. Nesta palestra, mostrarei como essa notável habilidade dos LLMs está nos permitindo resolver tarefas em um ritmo cada vez mais rápido. Entre elas, soluções recentes para tarefas de raciocínio e matemática são emblemáticas, já que esses problemas eram conhecidos há décadas por expor limitações dos modelos neurais. Uma percepção fundamental dessas soluções é o uso de instruções passo a passo, que argumentarei ser a ponte entre os mundos neural e simbólico. Também mostrarei que o uso de representações simbólicas leva a modelos de recuperação de informações fora do domínio mais eficientes. Por fim, discutirei as limitações dos modelos de linguagem aumentados por recuperação e argumentarei que modelos especializados nos permitirão recuperar informações precisas de maneira eficiente.
