30 Artigos Mais Importantes para Aprender Sobre LLMs (Large Language Models)

Os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) são uma das inovações mais significativas na inteligência artificial moderna. Com base em redes neurais profundas e a arquitetura Transformer, esses modelos são treinados em vastos conjuntos de dados e possuem capacidades impressionantes de compreensão e geração de linguagem natural. Abaixo estão os 30 artigos mais importantes que abordam desde os fundamentos até os avanços recentes em LLMs, com foco em seu impacto, aplicações, desafios e técnicas avançadas.

1. Attention is All You Need (2017)

• Autores: Vaswani et al.
• Descrição: O artigo seminal que introduziu a arquitetura Transformer, que revolucionou o campo de NLP e estabeleceu as bases para os LLMs.
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2. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding (2018)

• Autores: Devlin et al.
• Descrição: O modelo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) trouxe avanços significativos no pré-treinamento de LLMs para compreensão de linguagem.
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3. GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners (2020)

• Autores: Brown et al.
• Descrição: Introdução ao GPT-3, um dos maiores LLMs, que demonstrou capacidades impressionantes em tarefas de NLP sem necessidade de ajuste fino específico.
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4. Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer (T5) (2019)

• Autores: Raffel et al.
• Descrição: Um estudo abrangente sobre como o modelo T5 converte todas as tarefas de NLP em um formato de “texto para texto”, destacando o poder de generalização dos LLMs.
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5. Understanding Search Engines with Transformers (2020)

• Autores: Singh et al.
• Descrição: Analisa como os LLMs como o BERT foram aplicados a motores de busca, melhorando significativamente a precisão de consultas.
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6. Few-Shot and Zero-Shot Learning with LLMs (2020)

• Autores: Brown et al.
• Descrição: Explora como modelos como GPT-3 realizam aprendizado com poucos ou nenhum exemplo, transformando o paradigma de treinamento de IA.
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7. Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification (ULMFiT) (2018)

• Autores: Howard e Ruder
• Descrição: Introduz a técnica de ajuste fino para adaptar modelos gerais de linguagem a tarefas específicas com sucesso impressionante.
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8. Scaling Laws for Neural Language Models (2020)

• Autores: Kaplan et al.
• Descrição: Estudo sobre como aumentar o número de parâmetros de LLMs melhora sua performance e estabelece leis de escalabilidade para o desenvolvimento de futuros modelos.
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9. Megatron-LM: Training Billion+ Parameter Language Models Using GPU Model Parallelism (2021)

• Autores: Shoeybi et al.
• Descrição: Apresenta a arquitetura Megatron-LM, que é otimizada para treinar modelos massivos de mais de um bilhão de parâmetros.
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10. Electra: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators (2020)

• Autores: Clark et al.
• Descrição: Introdução ao Electra, um método mais eficiente de pré-treinamento que usa discriminação de texto para aprendizado.
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11. XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding (2019)

• Autores: Yang et al.
• Descrição: Um avanço sobre o BERT que combina técnicas autoregressivas para melhorar a performance em tarefas de NLP.
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12. RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach (2019)

• Autores: Liu et al.
• Descrição: Otimiza o treinamento do BERT ao aumentar o volume de dados de pré-treinamento e eliminar certas restrições, resultando em melhor performance.
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13. Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity (2021)

• Autores: Fedus et al.
• Descrição: Introduz os Switch Transformers, que utilizam uma abordagem de sparsity para treinar modelos com trilhões de parâmetros.
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14. The GPT-2 Paper: Language Models are Unsupervised Multitask Learners (2019)

• Autores: Radford et al.
• Descrição: Um marco no desenvolvimento de LLMs, mostrando como o GPT-2 pode ser aplicado em uma variedade de tarefas de NLP sem ajuste fino.
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15. OpenAI Codex: GPT-3 Powered Code Generation (2021)

• Autores: Chen et al.
• Descrição: Apresenta o Codex, uma versão do GPT-3 focada na geração automática de código e que se tornou a base para o GitHub Copilot.
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16. DistilBERT: A Smaller, Faster, Cheaper, and Lighter BERT Model (2019)

• Autores: Sanh et al.
• Descrição: Um modelo BERT mais leve e eficiente, que reduz o tamanho e custo computacional sem sacrificar significativamente a performance.
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17. Language Models as Knowledge Bases? (2019)

• Autores: Petroni et al.
• Descrição: Estuda como LLMs podem armazenar e recuperar informações factuais, comparando sua capacidade com bases de dados estruturadas.
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18. Reformer: The Efficient Transformer (2020)

• Autores: Kitaev et al.
• Descrição: Propõe um Transformer mais eficiente em termos de uso de memória e tempo de processamento, permitindo o treinamento de modelos maiores.
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19. ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations (2020)

• Autores: Lan et al.
• Descrição: Reduz o número de parâmetros em modelos BERT sem perder capacidade de aprendizado, tornando-o mais eficiente.
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20. Improving Language Understanding by Generative Pre-Training (2018)

• Autores: Radford et al.
• Descrição: O primeiro artigo sobre o GPT, introduzindo o conceito de pré-treinamento generativo para compreensão de linguagem.
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21. Plug and Play Language Models: A Simple Approach to Controlled Text Generation (2020)

• Autores: Dathathri et al.
• Descrição: Introduz uma técnica para controlar a geração de texto por LLMs sem re-treinamento extensivo.
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22. Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP (2021)

• Autores: Houlsby et al.
• Descrição: Apresenta novas técnicas para ajustar modelos grandes com eficiência, usando poucos parâmetros adicionais.
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23. Debiasing LLMs (2020)

• Autores: Sheng et al.
• Descrição: Analisa o viés inerente em LLMs e propõe métodos para reduzir preconceitos em seus outputs.
• [Link](https://arxiv.org/abs/

1908.09293)

24. Rethinking Pretraining and Fine-Tuning for Multilingual LLMs (2021)

• Autores: Conneau et al.
• Descrição: Examina como LLMs podem ser otimizados para suportar múltiplos idiomas e tarefas.
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25. Evaluating LLMs with Human-AI Interaction (2021)

• Autores: Lai et al.
• Descrição: Estudo sobre como avaliar LLMs em ambientes interativos onde humanos e modelos colaboram em tarefas.
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26. Language Models for Dialog Systems (2020)

• Autores: Adiwardana et al.
• Descrição: O estudo por trás do Meena, um modelo de diálogo baseado em LLM que alcançou alta fluência em conversas humanas.
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27. Controlling LLM Outputs via Prompts (2021)

• Autores: Zhao et al.
• Descrição: Técnicas avançadas para controlar e guiar os outputs de LLMs através de prompts otimizados.
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28. Analyzing LLMs for Commonsense Reasoning (2021)

• Autores: Talmor et al.
• Descrição: Avalia como LLMs podem ser treinados para realizar tarefas de raciocínio de senso comum.
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29. Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering (2020)

• Autores: Karpukhin et al.
• Descrição: Introduz um sistema de recuperação densa que melhora o desempenho de modelos de resposta a perguntas baseadas em LLMs.
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30. UnifiedQA: Crossing Format Boundaries with a Single QA System (2020)

• Autores: Khashabi et al.
• Descrição: Um modelo unificado para responder perguntas de diversos formatos, integrando múltiplas abordagens de LLM.
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Esses 30 artigos fornecem uma base sólida para qualquer pessoa interessada em aprofundar seu conhecimento sobre LLMs, abordando desde a criação dos modelos transformadores até técnicas avançadas de controle, ajuste fino e uso em diversos domínios.