A Vantagem do Código Aberto em Modelos de Linguagem Grandes (LLMs)

The Open Source Advantage in Large Language Models (LLMs)

December 16, 2024

Autores: Jiya Manchanda, Laura Boettcher, Matheus Westphalen, Jasser Jasser

cs.AI

Resumo

Grandes modelos de linguagem (LLMs) representam uma mudança fundamental no processamento de linguagem natural (NLP), tendo avançado na geração de texto, tradução e raciocínio específico de domínio. Modelos de código fechado como o GPT-4, alimentados por conjuntos de dados proprietários e recursos computacionais extensivos, lideram com desempenho de ponta atualmente. No entanto, eles enfrentam críticas por sua natureza de "caixa preta" e por limitar a acessibilidade de uma forma que prejudica a reprodutibilidade e o desenvolvimento equitativo de IA. Em contraste, iniciativas de código aberto como LLaMA e BLOOM priorizam a democratização por meio do desenvolvimento impulsionado pela comunidade e eficiência computacional. Esses modelos reduziram significativamente as lacunas de desempenho, especialmente em diversidade linguística e aplicações específicas de domínio, ao mesmo tempo em que fornecem ferramentas acessíveis para pesquisadores e desenvolvedores globais. Notavelmente, ambos os paradigmas dependem de inovações arquiteturais fundamentais, como o framework Transformer de Vaswani et al. (2017). Modelos de código fechado se destacam pela escalabilidade eficaz, enquanto modelos de código aberto se adaptam a aplicações do mundo real em idiomas e domínios sub-representados. Técnicas como Adaptação de Baixa Ordem (LoRA) e conjuntos de dados de ajuste de instruções permitem que modelos de código aberto alcancem resultados competitivos apesar de recursos limitados. Com certeza, a tensão entre abordagens de código fechado e de código aberto destaca um debate mais amplo sobre transparência versus controle proprietário em IA. Considerações éticas destacam ainda mais essa divisão. Sistemas de código fechado restringem a escrutínio externo, enquanto modelos de código aberto promovem a reprodutibilidade e a colaboração, mas carecem de estruturas padronizadas de documentação de auditoria para mitigar viés. Abordagens híbridas que aproveitam as vantagens de ambos os paradigmas provavelmente moldarão o futuro da inovação em LLM, garantindo acessibilidade, desempenho técnico competitivo e implementação ética.

English

Large language models (LLMs) mark a key shift in natural language processing (NLP), having advanced text generation, translation, and domain-specific reasoning. Closed-source models like GPT-4, powered by proprietary datasets and extensive computational resources, lead with state-of-the-art performance today. However, they face criticism for their "black box" nature and for limiting accessibility in a manner that hinders reproducibility and equitable AI development. By contrast, open-source initiatives like LLaMA and BLOOM prioritize democratization through community-driven development and computational efficiency. These models have significantly reduced performance gaps, particularly in linguistic diversity and domain-specific applications, while providing accessible tools for global researchers and developers. Notably, both paradigms rely on foundational architectural innovations, such as the Transformer framework by Vaswani et al. (2017). Closed-source models excel by scaling effectively, while open-source models adapt to real-world applications in underrepresented languages and domains. Techniques like Low-Rank Adaptation (LoRA) and instruction-tuning datasets enable open-source models to achieve competitive results despite limited resources. To be sure, the tension between closed-source and open-source approaches underscores a broader debate on transparency versus proprietary control in AI. Ethical considerations further highlight this divide. Closed-source systems restrict external scrutiny, while open-source models promote reproducibility and collaboration but lack standardized auditing documentation frameworks to mitigate biases. Hybrid approaches that leverage the strengths of both paradigms are likely to shape the future of LLM innovation, ensuring accessibility, competitive technical performance, and ethical deployment.