A inteligência artificial avança rapidamente, e os modelos de linguagem (LLMs) são protagonistas nesse progresso. Uma das práticas mais relevantes para esses sistemas é o uso de raciocínio por cadeia de pensamento (Chain of Thought ou CoT).
Essa técnica permite que os modelos dividam problemas complexos em etapas menores e mais compreensíveis antes de oferecer uma solução. No entanto, esse processo pode gerar um alto consumo computacional, especialmente quando o número de tokens gerados aumenta de forma descontrolada.
Pensando nisso, pesquisadores da Carnegie Mellon University desenvolveram uma abordagem chamada Otimização de Política Controlada por Comprimento (Length Controlled Policy Optimization ou LCPO). Essa técnica permite que desenvolvedores controlem o tamanho das cadeias de raciocínio sem sacrificar a precisão das respostas.
O Problema das Cadeias de Pensamento Longas
Modelos como o OpenAI o1 e DeepSeek-R1 têm mostrado que “pensar mais” pode melhorar o desempenho em tarefas de raciocínio. Por exemplo, à medida que o DeepSeek-R1 foi treinado, ele começou a criar cadeias de pensamento mais extensas, o que geralmente resultou em respostas mais precisas.
Contudo, essa abordagem gera um desafio: os custos computacionais aumentam exponencialmente à medida que as sequências de tokens crescem, sem necessariamente trazer ganhos proporcionais. Além disso, as cadeias extensas podem limitar a escalabilidade dos modelos em contextos empresariais. Embora existam tentativas de limitar o comprimento dessas cadeias, muitas vezes isso compromete o desempenho dos modelos.
Como o LCPO Funciona
O LCPO muda a forma como os modelos de linguagem são treinados. Tradicionalmente, o objetivo era apenas obter a resposta correta, mas o LCPO introduz um segundo objetivo: garantir que a cadeia de raciocínio respeite um limite de tokens predefinido. Se o modelo ultrapassar esse limite, ele é penalizado e precisa ajustar seu raciocínio para gerar uma solução com menos tokens.
Os pesquisadores propuseram duas variações do LCPO:
- LCPO-exato: exige que o número de tokens na cadeia de raciocínio seja exatamente igual ao limite definido.
- LCPO-máximo: permite que a cadeia tenha no máximo o número de tokens estipulado.
Nos testes, os modelos treinados com LCPO demonstraram ser capazes de equilibrar com precisão o orçamento de tokens e a performance do raciocínio. Por exemplo, eles foram capazes de ajustar o comprimento das cadeias sem perder qualidade, o que não só reduziu custos como também superou modelos maiores em algumas tarefas.
Resultados e Impacto
Um dos modelos testados, chamado L1, surpreendeu ao superar opções tradicionais como o S1, que também tenta limitar o comprimento das cadeias, mas frequentemente corta o raciocínio no meio. Além disso, o L1 provou ser mais eficiente em tarefas fora do contexto de treinamento, como benchmarks avançados de compreensão de linguagem.
Outro detalhe interessante é que, em orçamentos de tokens maiores, o modelo ajustou sua lógica para incluir etapas como autocorreção e verificação antes de chegar a uma conclusão final. Essa habilidade de adaptação sugere que o LCPO pode abrir novas possibilidades para aplicações no mundo real.
Aplicações Práticas
Essa capacidade de ajustar o raciocínio pode revolucionar aplicações empresariais, permitindo que as empresas escalem modelos de linguagem de forma econômica. Com menor custo computacional, é possível implementar soluções de inteligência artificial de alta qualidade, como em sistemas de atendimento ao cliente ou análise de dados.
Além disso, a abordagem não exige o uso de modelos gigantescos e caros. Em vez disso, ela aproveita ao máximo os recursos de modelos menores, como o L1, tornando a inteligência artificial mais acessível e prática para negócios de todos os tamanhos.
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Conclusão
A introdução do LCPO representa uma evolução importante no treinamento de modelos de linguagem. Ao proporcionar controle sobre o comprimento das cadeias de raciocínio e reduzir os custos sem sacrificar a precisão, essa técnica abre novas possibilidades para o uso eficiente da inteligência artificial. Empresas podem aproveitar esses avanços para criar soluções mais ágeis e econômicas, viabilizando usos escaláveis e de alto impacto com modelos de IA.
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