Arquitetura de Grandes Modelos de Linguagem (LLM)

Arquitetura Transformer: A Base dos LLMs Modernos

A arquitetura Transformer representa um avanço fundamental no campo do processamento de linguagem natural e forma a base de todos os grandes modelos de linguagem (LLM) modernos. Ao contrário das abordagens anteriores baseadas em redes neurais recorrentes (RNN) ou convolucionais (CNN), os Transformers utilizam o chamado mecanismo de atenção (attention), que permite capturar eficientemente dependências de longo alcance no texto sem processamento sequencial. Esta base arquitetónica é crucial para o processo eficiente de treino de modelos de linguagem.

Uma característica chave da arquitetura Transformer é a sua paralelização - todos os tokens da sequência de entrada podem ser processados simultaneamente, o que acelera dramaticamente tanto o treino como a inferência. Um Transformer padrão consiste num codificador (encoder) e num decodificador (decoder), sendo que LLMs modernos como o GPT utilizam principalmente uma arquitetura apenas de decodificador (decoder-only), enquanto modelos como o BERT são apenas de codificador (encoder-only). Modelos como o T5 ou BART utilizam a arquitetura completa de codificador-decodificador.

Especificações Técnicas dos Modelos Transformer

LLMs modernos como GPT-4, Claude ou Llama 2 implementam arquiteturas Transformer profundas com dezenas a centenas de camadas. Cada camada (layer) processa informações através de mecanismos de atenção multi-cabeça (multi-head attention) e redes neurais feed-forward. O desempenho do modelo é em grande parte determinado pelo número de parâmetros (pesos), que varia de alguns milhares de milhões em modelos menores até centenas de milhares de milhões ou mesmo biliões nos maiores sistemas.

Mecanismos de Autoatenção e Sua Implementação

A autoatenção (self-attention), por vezes também chamada de atenção de produto escalar escalado (scaled dot-product attention), representa o componente chave da arquitetura Transformer. Este mecanismo permite que o modelo avalie as relações e dependências entre todos os tokens numa sequência e determine dinamicamente em que partes do texto se focar ao interpretar uma palavra ou frase específica.

Do ponto de vista técnico, a autoatenção transforma cada token em três vetores diferentes: query (Q), key (K) e value (V). O cálculo de atenção subsequente envolve a multiplicação das matrizes Q e K, o escalonamento do resultado, a aplicação da função softmax para obter os pesos de atenção e, finalmente, a multiplicação pela matriz V para obter uma representação enriquecida contextualmente. Matematicamente, este processo pode ser expresso pela equação:

Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / √d_k)V

Atenção Multi-cabeça (Multi-head Attention)

LLMs modernos utilizam a chamada atenção multi-cabeça (multi-head attention), que permite ao modelo seguir simultaneamente diferentes tipos de relações no texto. Por exemplo, uma cabeça de atenção pode seguir relações sintáticas, enquanto outra se foca na semelhança semântica ou relações de correferência. O número de cabeças de atenção é um hiperparâmetro importante, que tipicamente varia de 12 em modelos menores até 96 ou mais nos maiores sistemas. Cada cabeça opera numa dimensão inferior ao vetor de embedding original, o que garante eficiência computacional mantendo a capacidade expressiva do modelo.

Dimensões de Embedding e Representação de Tokens

A dimensão de embedding representa um hiperparâmetro chave que determina o tamanho da representação vetorial de tokens individuais no modelo de linguagem. Em LLMs modernos, este valor tipicamente varia de 768 em modelos menores até 12288 ou mais nos maiores sistemas. Uma maior dimensão de embedding permite capturar nuances semânticas mais finas e relações linguísticas mais complexas, mas ao mesmo tempo aumenta a complexidade computacional e a quantidade de parâmetros do modelo.

O processo de conversão de tokens em embeddings envolve uma tabela de consulta (lookup table), onde a cada token possível corresponde um vetor de embedding único. Estes embeddings iniciais são posteriormente enriquecidos com informações posicionais através dos chamados embeddings posicionais, que podem ser implementados como parâmetros aprendíveis ou usando funções sinusoidais determinísticas.

Capacidade Contextual dos Embeddings

Um aspeto importante dos embeddings em LLMs é a sua capacidade contextual, ou seja, a capacidade de reter informações sobre as relações entre tokens ao longo de sequências longas. Modelos modernos como GPT-4 ou Claude 3 Opus alcançam janelas de contexto de 32K a 128K tokens, o que permite o processamento de documentos longos, conversas complexas ou instruções sofisticadas. A implementação correta de embeddings posicionais é crítica para o escalonamento eficaz da janela de contexto, com modelos avançados a utilizar técnicas como RoPE (Rotary Position Embedding) ou ALiBi (Attention with Linear Biases) para melhorar o desempenho em sequências longas.

Redes Neurais Feed-Forward em LLMs

As redes neurais feed-forward (FFN) formam o segundo componente principal de cada camada Transformer, seguindo o mecanismo de autoatenção. Enquanto a atenção captura as relações entre os tokens, a FFN processa informações para cada token individualmente e aplica transformações não lineares que são cruciais para a capacidade expressiva do modelo.

Uma implementação típica de FFN num Transformer inclui duas transformações lineares com uma função de ativação (mais frequentemente ReLU ou GELU) entre elas. Matematicamente, este processo pode ser expresso como:

FFN(x) = Linear₂(Activation(Linear₁(x)))

Parametrização e Otimização das FFNs

Do ponto de vista da arquitetura, o parâmetro chave da FFN é a chamada dimensão oculta (hidden dimension), que determina o tamanho do resultado intermédio após a primeira transformação linear. Este valor é tipicamente 4 vezes maior que a dimensão de embedding, o que garante capacidade suficiente para capturar padrões complexos. Em arquiteturas modernas como PaLM ou Chinchilla, experimenta-se com configurações alternativas, incluindo ativações SwiGLU ou GeGLU e abordagens de misturas de especialistas (mixtures-of-experts), que aumentam ainda mais a eficiência dos componentes FFN.

Um aspeto interessante dos componentes FFN é que eles constituem a maioria dos parâmetros dos LLMs modernos - tipicamente 60-70% de todos os pesos. Isso torna-os candidatos primários para técnicas de otimização como pruning (remoção de pesos desnecessários), quantização ou aproximação de baixo posto (low-rank approximation) nos casos em que é necessário reduzir os requisitos de memória do modelo.

Quantização e Outras Técnicas de Otimização

A quantização representa uma técnica de otimização chave que permite reduzir os requisitos de memória dos LLMs, mantendo a maior parte das suas capacidades. O princípio consiste na conversão dos parâmetros do modelo de alta precisão (tipicamente valores float de 32 bits) para menor precisão (representações de 16 bits, 8 bits ou até 4 bits). Uma quantização corretamente implementada pode reduzir o tamanho do modelo até 8 vezes com um impacto mínimo na qualidade das respostas.

Abordagens modernas como GPTQ, AWQ ou QLoRA implementam algoritmos de quantização sofisticados que otimizam o processo com base nas propriedades estatísticas dos pesos e na sua importância para a precisão do modelo. A quantização pós-treino (PTQ) aplica a compressão a um modelo já treinado, enquanto o treino consciente da quantização (QAT) integra aspetos da quantização diretamente no processo de treino.

Outras Técnicas de Otimização

Além da quantização, os LLMs modernos utilizam uma série de outras técnicas de otimização:

Poda de modelo (Model pruning) - remoção sistemática de pesos menos importantes ou componentes inteiros do modelo com base no seu impacto no desempenho final

Destilação de conhecimento (Knowledge distillation) - treino de um modelo "estudante" menor para imitar o comportamento de um modelo "professor" maior

Adaptação de baixo posto (Low-rank adaptation) - modificação de componentes selecionados do modelo usando matrizes de baixo posto, o que permite um ajuste fino (fine-tuning) eficiente com requisitos mínimos de memória

Atenção esparsa (Sparse attention) - implementação de mecanismos de atenção que não precisam de avaliar relações entre todos os tokens, mas focam-se apenas em pares potencialmente relevantes

Model Sharding e Processamento Distribuído

Model sharding representa uma técnica de distribuição de parâmetros e cálculos de grandes modelos de linguagem por múltiplos dispositivos de computação (GPU/TPU), o que permite o treino e implementação eficientes de modelos que são demasiado grandes para caber na memória de um único acelerador. Existem quatro abordagens principais para o sharding, cada uma com as suas próprias vantagens e limitações.

Paralelismo Tensorial (Tensor Parallelism) divide matrizes e tensores individuais em segmentos que são processados simultaneamente em diferentes dispositivos. Esta abordagem minimiza a sobrecarga de comunicação, mas requer interconexões de alta velocidade entre os aceleradores.

Paralelismo de Pipeline (Pipeline Parallelism) distribui camadas inteiras do modelo por diferentes dispositivos, que processam os dados sequencialmente como um pipeline. Esta abordagem utiliza a memória de forma eficiente, mas pode levar a uma carga desequilibrada dos dispositivos.

Estratégias Avançadas de Distribuição

Paralelismo 3D (3D Parallelism) combina paralelismo tensorial e de pipeline com paralelismo de dados (processamento de diferentes lotes de amostras em diferentes dispositivos), o que permite a máxima utilização dos recursos computacionais disponíveis durante o treino de modelos extremamente grandes.

ZeRO (Zero Redundancy Optimizer) elimina a redundância no armazenamento dos estados do otimizador, gradientes e parâmetros do modelo entre as GPUs. ZeRO-3, a variante mais avançada, divide os parâmetros individuais do modelo de tal forma que cada GPU armazena apenas uma pequena parte do modelo total, permitindo o treino de modelos de multi-milhares de milhões de parâmetros mesmo em sistemas de hardware relativamente limitados.

A implementação de estratégias de sharding eficientes requer frameworks especializados como DeepSpeed, Megatron-LM ou Mesh TensorFlow, que automatizam os aspetos complexos da distribuição e sincronização. Estes frameworks implementam frequentemente otimizações adicionais como gradient checkpointing, treino de precisão mista (mixed-precision training) ou recálculo de ativação (activation recomputation) para melhorar ainda mais a eficiência e reduzir os requisitos de memória.

Comparação de Arquiteturas de Modelos de Linguagem Modernos

As diferenças arquitetónicas entre os LLMs modernos desempenham um papel crucial nas suas capacidades, eficiência e adequação para diferentes aplicações. Embora todos utilizem a base Transformer, existem variações significativas na implementação dos componentes individuais que influenciam o seu desempenho e características.

Arquitetura GPT (Generative Pre-trained Transformer) utiliza uma abordagem apenas de decodificador (decoder-only) com geração de texto autorregressiva, tornando-a ideal para tarefas generativas. Versões mais recentes como o GPT-4 implementam técnicas avançadas tanto ao nível da arquitetura (janela de contexto maior, entradas multimodais) como ao nível do treino (RLHF, abordagens constitucionais).

Arquitetura PaLM (Pathways Language Model) da Google introduziu inovações como ativações SwiGLU, atenção multi-query e RoPE escalado, o que permitiu um escalonamento mais eficiente para centenas de milhares de milhões de parâmetros. Gemini, o sucessor do PaLM, integrou ainda mais capacidades multimodais diretamente na arquitetura do modelo.

Arquiteturas Especializadas e Novas Abordagens

Misturas de especialistas (MoE) como o Mixtral representam uma abordagem híbrida, onde cada token é processado apenas por um subconjunto de redes "especialistas" especializadas. Esta técnica permite aumentar dramaticamente o número de parâmetros do modelo, mantendo uma complexidade computacional semelhante durante a inferência.

Modelos de espaço de estados (State-space models) como o Mamba representam uma alternativa potencial aos Transformers, que combina as vantagens das abordagens recorrentes e convolucionais com escalabilidade linear em relação ao comprimento da sequência. Estes modelos são particularmente promissores para o processamento de contextos muito longos (100K+ tokens).

Ao escolher uma arquitetura para uma aplicação específica, é necessário considerar os compromissos entre precisão, eficiência computacional, requisitos de memória e capacidades específicas, como memória de longo prazo ou processamento multimodal. A investigação mais recente foca-se em abordagens híbridas que combinam os pontos fortes de diferentes arquiteturas e técnicas como a geração aumentada por recuperação (retrieval-augmented generation), que expandem as capacidades dos modelos com acesso explícito a conhecimentos externos.