Julgue o item a seguir, referentes aos modelos de linguagem ...

Gabarito: Errado

O VAE (variational autoencoder) é um autoencoder cuja distribuição de codificações é regularizada somente após o treinamento,

Na realidade, ocorre durante: O treinamento de um VAE é realizado por meio de um processo de otimização que busca minimizar uma função de perda. Essa função de perda é composta por dois termos principais: a loss de reconstrução e a loss de regularização.

A loss de regularização, por sua vez, incentiva as distribuições no espaço latente a se aproximarem de uma distribuição gaussiana padrão. Isso é feito através da minimização da divergência de Kullback-Leibler (KL) entre a distribuição latente dos dados e uma distribuição normal padrão. Essa regularização é crucial para garantir que o espaço latente seja contínuo e suave.

Fonte: https://medium.com/@gustavo.camargo_33533/introdu%C3%A7%C3%A3o-a-machine-learning-variational-autoencoder-6804fefbd3de

O que garante que seu espaço latente tenha boas propriedades e maior dimensão para capturar padrões subjacentes":

• Embora a regularização da distribuição latente no VAE ajude a garantir que o espaço latente seja mais estruturado e bem comportado (em comparação a um autoencoder convencional), a dimensão do espaço latente não é garantida para ser maior. O tamanho do espaço latente é um hiperparâmetro que pode ser escolhido antes do treinamento, mas não é uma consequência direta da regularização no VAE. O objetivo da regularização é garantir que o espaço latente tenha uma estrutura útil e não seja simplesmente uma coleção de codificações aleatórias, mas a dimensão não é determinada diretamente por esse processo.

Fonte:Chatgpt

Dona Cespe retirou a questão daqui:

"Em resumo, um VAE é um Autoencoder cuja distribuição de codificações é regularizada durante o treinamento, a fim de garantir que seu espaço latente tenha boas propriedades, o que nos permite gerar novos dados."

https://www.deeplearningbook.com.br/variational-autoencoders-vaes-definicao-reducao-de-dimensionalidade-espaco-latente-e-regularizacao/

Introdução a Modelos de Linguagem da IA Generativa

Os autoencoders são uma classe de redes neurais que aprendem a representar dados em um formato comprimido (codificação) e, em seguida, reconstróem esses dados a partir dessa representação. O Variational Autoencoder (VAE) é uma variação do autoencoder tradicional, que é especificamente projetado para gerar novos dados. Ao contrário dos autoencoders tradicionais, o VAE impõe uma regularização no espaço latente durante o treinamento, o que ajuda a garantir que as representações latentes sigam uma distribuição de probabilidade bem comportada, como uma distribuição normal. Isso é fundamental para permitir que o modelo gere novos dados de forma contínua e realista.

Resolução

A assertiva está errada. O VAE não aplica a regularização do espaço latente somente após o treinamento, mas sim durante o treinamento, de forma contínua. Especificamente, a regularização no VAE é feita por meio de uma técnica chamada de variational inference, que impõe que a distribuição das codificações latentes siga uma distribuição específica, geralmente uma distribuição normal multivariada. Isso é feito durante o treinamento, através da minimização de uma função de perda que inclui um termo de regularização (chamado de "divergência de Kullback-Leibler"), que força o espaço latente a ter boas propriedades. A ideia é garantir que o espaço latente tenha uma estrutura que permita a geração de novos dados de forma coerente e contínua. Além disso, o VAE não necessariamente busca aumentar a dimensão do espaço latente, mas sim garantir que ele capture de maneira eficiente os padrões subjacentes nos dados.

Resposta: Errada - ChatGPT

"regularizada somente após o treinamento" (errado)

• A regularização do espaço latente ocorre durante o treinamento.

"maior dimensão" (nem sempre)

• tende-se a usar dimensão menor, mais compacta, para forçar a rede a capturar os padrões essenciais, não há garantia de "maior dimensão"

VAE

• útil para gerar novos dados realistas (rostos, dígitos, vozes, textos)
• útil para redução de dimensionalidade (comprime dados complexo em vetores pequenos)
• útil para interpolação entre exemplos (ex.: tornar um "3" em um "8" suavemente)

Processos comuns VAE

• Codificação (encoder) - extrai a partir da entrada: a média e a variância
• Amostragem - amostra um vetor z da distribuição para manter o processo diferenciável
• Decodificação (decoder) - com o vetor z tenta reconstruir a entrada original
• treinamento com duas perdas: erro de reconstrução (saída parecida com a entrada); KL divergence (força o espaço latente a se aproximar de N(0,1))