LLMs Explicam Programas Lineares: De Projeto Paralelo a Pesquisa da Microsoft
Em 2020, enquanto trabalhava na cadeia de suprimentos do Google, o autor desenvolveu um projeto paralelo para ajudar a entender programas lineares (LPs). Quando os LPs se tornam complexos, entender seus resultados é desafiador até mesmo para especialistas. A abordagem do autor envolveu modificar interativamente o modelo e comparar os resultados para explicar o comportamento do modelo, descobrindo que adicionar metadados semânticos simplificou o processo. Recentemente, pesquisadores da Microsoft publicaram um artigo usando modelos de linguagem grandes (LLMs) para traduzir consultas em linguagem natural em consultas estruturadas, obtendo um resultado semelhante. O autor acredita que os LLMs são uma ótima solução para traduzir a ambiguidade humana em consultas estruturadas, processadas por um sistema de otimização clássico robusto, com os resultados resumidos pelo LLM. Embora o trabalho anterior do autor tenha permanecido não publicado, ele argumenta que entender as explicações de sistemas mais simples é crucial para explicar sistemas de IA mais complexos.
