Bem-viiindos! Pode até parecer que irei falar sobre sol, praia e coco na coluna de hoje, mas não será dessa vez… 😉
Vamos falar sobre nossa inteligência artificial de cada dia, e como tema para hoje irei abordar sobre “Raciocínio com Cadeia de Pensamento Contínuo” (Reasoning With Chain of Continuos Thought) ou Raciocínio Latente, que pode ser apresentado pela sigla COCONUT.
Você sabia que os modelos de linguagem que alimentam ferramentas de IA como o ChatGPT podem ter dificuldade para raciocinar em certos contextos? Apesar de apresentarem resultados interessantes na geração de texto, muitas vezes esses modelos tropeçam quando precisam seguir caminhos lógicos de maior complexidade. A Meta e a UC San Diego acabam de propor uma solução que me gerou interesse: um novo método chamado Coconut (Chain of Continuous Thought).
Antes de continuar, sempre que me deparo com o termo “latência” em uma frase, fico me perguntando qual a melhor forma de explicar. Então vamos lá:
Raciocínio Latente
Raciocínio Latente é a IA buscando “preencher as lacunas” do conteúdo de entrada a partir de um prompt de entrada, usando conhecimentos e padrões que o modelo de linguagem aprendeu durante seu pré-treino, o que acontece antes de ser liberado para uso. Mesmo que algo não esteja diretamente mencionado, a IA vai buscar deduzir ou raciocinar sobre isso, como por exemplo:
Prompt de entrada: “Maria está levando uma bolsa e um guarda-chuva.”
Raciocínio Latente: “Maria pode estar se preparando para uma possível chuva.”
A IA buscar entender indiretamente, com base em contexto e conhecimento prévio, que levar um guarda-chuva pode indicar expectativa de chuva, mesmo que isso não tenha sido dito diretamente no prompt de entrada.
Em resumo, raciocínio latente é quando a IA tira conclusões com base em informações implícitas, podendo até mesmo extrapolar o contexto.
Ok, mas porque o COCONUT parece oferecer vantagens no uso de modelos de linguagem, quanto comparados ao LLM de raciocínio tradicional?
Primeiramente, os LLMs tradicionais utilizam uma técnica conhecida como Chain of Thought (CoT) para resolver problemas, ou seja, eles escrevem uma cadeia de pensamentos passo a passo, como um aluno detalhando a resolução de um problema de matemática. O que parece ótimo, mas há um problema: as palavras usadas para explicar podem introduzir ruído e tornar o processo menos eficiente. Além disso, os modelos de linguagem frequentemente se comprometem nas primeiras iterações com um único caminho de solução, ignorando alternativas que poderiam ser melhores.
Coconut: Pensando Fora das Palavras
O Coconut sugere uma abordagem diferente para o raciocínio dos modelos de IA: em vez de depender exclusivamente de palavras, eles utilizam representações contínuas – algo como “pensar em números”. Imagine que, ao resolver um problema, o modelo não escreve cada passo, ao invés disso ele armazena suas ideias e reflexões em um tipo de “bloco mental”. Esse bloco funciona como uma memória intermediária, que o modelo consulta e atualiza continuamente para orientar seus próximos passos.
Essa ideia de “pensamento contínuo” permite ao modelo explorar várias possibilidades de solução simultaneamente, de forma mais flexível e eficiente. Com isso, ele pode raciocinar de maneira mais profunda, relacionando conceitos de forma mais integrada, sem ficar preso a sequências rígidas de texto ou lógica. É como se o modelo tivesse uma visão global de suas ideias enquanto trabalha, melhorando sua capacidade de resolver problemas complexos.
Vamos usar um exemplo simples do dia a dia para explicar o conceito de Chain of Continuous Thought (Coconut).
Cenário:
Você quer saber qual fruta comprar: maçã ou banana?
Abordagem tradicional com o uso de cadeia de pensamentos (Chain of Thought – CoT):
- “A maçã é saudável.”
- “A banana é mais barata.”
- “Eu gosto mais de maçã.” (talvez por ter aparecido primeira na lista das frutas na pergunta)
Conclusão: “Compre a maçã.”
Esse raciocínio segue um fluxo linear, analisando uma ideia por vez e depois chegando à resposta.
Abordagem Coconut com o uso de cadeia de pensamento contínuo (Chain of Continuous Thought):
- Maçã: [saudável=0.9, preço=0.7, preferência=0.8].
- Banana: [saudável=0.8, preço=0.9, preferência=0.6].
Ele “pensa” nas possibilidades simultaneamente, combinando todas essas características em um único “bloco mental” contínuo, onde:
- Analisa o equilíbrio entre saúde, preço e gosto.
- Decide: “A pontuação da maçã é maior no geral, então vou comprá-la.”
Na abordagem Coconut, o modelo não precisa listar cada ideia separadamente. Ele faz cálculos em segundo plano, combinando várias informações ao mesmo tempo em um espaço de números. Isso é como tomar uma decisão “intuitiva”, sem depender de passos textuais explícitos.
Por Que Isso se Mostra Revolucionário?
- Busca ampla em vez de raciocínio linear: ao invés de seguir uma única trilha lógica, o Coconut permite que o modelo explore várias alternativas antes de escolher o melhor caminho. Isso ajuda mais em problemas complexos, onde é preciso revisar e reconsiderar várias hipóteses.
- Menos palavras, mais Eficiência: o raciocínio contínuo requer menos palavras (tokens), tornando o processo mais rápido e eficiente.
- Desempenho superior em tarefas difíceis: em testes com problemas de matemática (dataset GSM8k) e raciocínio lógico, o Coconut superou métodos tradicionais como CoT, especialmente em desafios que exigem planejamento cuidadoso e retrocessos.
Então Esse é o Futuro?
Sempre que me deparo com estudos que trazem uma abordagem de especialização, ou seja, que tem uma aplicação específica vertical e não generalista onde se propõe a resolver um grupo de problemas específicos, sinto ser parte complementar para melhorar modelos de linguagem em aplicações reais que exigem raciocínio sofisticado, como diagnósticos médicos, automação de processos complexos e até mesmo jogos estratégicos. Embora ainda haja desafios, como ensinar o modelo a desenvolver esses pensamentos contínuos de forma autônoma, o Coconut abre uma porta promissora para o futuro da inteligência artificial.
E você, já pensou em como modelos de IA poderiam ser mais eficientes se raciocinassem fora dos limites das palavras apresentadas em um prompt de entrada?