Modelos de IA Generativa, como o GPT-4, revolucionaram a forma como processamos e geramos texto. No entanto, esses modelos apresentam limitações significativas, muitas das quais podem ser atribuídas à forma como eles dividem o texto em partes menores chamadas “tokens”.
Imagine um modelo de IA que precisa ler e entender um livro. Seria muito difícil para o modelo processar o livro inteiro de uma só vez, como se fosse um grande bloco de texto. É aí que os tokens entram em ação, imagine que o livro seja dividido em pequenos pedaços, como capítulos, parágrafos e frases. Cada um desses pedaços menores pode ser chamado de “token”. Os tokens são como as “palavras” que o modelo de IA usa para entender o livro.
Problemas com Tokens:
- Viés: Tokens podem ter espaçamento inconsistente ou letras maiúsculas/minúsculas, levando a interpretações erradas pelo modelo. Por exemplo, “era uma vez” e “era uma ” podem ser tokenizados de forma diferente, alterando o significado.
- Desigualdade linguística: Idiomas como chinês ou japonês não usam espaços para separar palavras, o que confunde os tokenizadores. Isso leva a modelos mais lentos e menos precisos para esses idiomas.
- Matemática: Tokens não capturam a relação entre números, tornando os modelos ruins em tarefas matemáticas. Por exemplo, “380” pode ser tokenizado como um único token, enquanto “381” pode ser dividido em dois, confundindo o modelo.
Impacto das Limitações:
- Interpretação incorreta: Modelos podem gerar resultados incorretos ou sem sentido devido à má interpretação do texto.
- Desempenho desigual: Modelos podem ter um desempenho inferior em idiomas diferentes do inglês, especialmente em tarefas complexas como tradução ou escrita criativa.
- Precisão matemática limitada: Modelos podem falhar em tarefas matemáticas básicas devido à incapacidade de entender a relação entre números.
Soluções em Potencial:
- Modelos sem tokenização ou híbridos: Modelos como o MambaByte processam texto bruto, sem tokenização, mas ainda estão em desenvolvimento inicial.
- Novas arquiteturas: Novas arquiteturas de IA podem ser necessárias para superar as limitações da tokenização, permitindo que os modelos processem texto de forma mais natural e eficiente.
A tokenização é um obstáculo significativo para o avanço da IA Generativa. Pesquisas para soluções alternativas, como modelos sem tokenização ou novas arquiteturas, estão em andamento. O futuro da IA Generativa dependerá da capacidade de superar essas limitações e desenvolver modelos mais robustos, precisos e equitativos.
