Apresentação Detalhada do Projeto Microsoft UniLM

Visão Geral do Projeto

O Microsoft UniLM é uma biblioteca de modelos pré-treinados auto-supervisionados em larga escala desenvolvida pela Microsoft Research, focada em pesquisa de modelos fundamentais entre tarefas, entre idiomas e entre modalidades. Este projeto se dedica a desenvolver novas arquiteturas de modelos fundamentais e IA, com foco na modelagem de generalidade e capacidade, bem como na estabilidade e eficiência do treinamento.

Endereço do Projeto: https://github.com/microsoft/unilm

Filosofia Central: Convergência da Grande Unificação

A filosofia central do projeto UniLM é a "Convergência da Grande Unificação" (The Big Convergence), que é alcançar o pré-treinamento auto-supervisionado em larga escala nas seguintes três dimensões:

• Entre Tarefas: Tarefas preditivas e generativas
• Entre Idiomas: Suporte para mais de 100 idiomas
• Entre Modalidades: Linguagem, imagem, áudio, formatos de layout, visual+linguagem, áudio+linguagem, etc.

Principais Pilares Tecnológicos

1. Biblioteca de Arquitetura TorchScale

Pesquisa de arquitetura fundamental, focada em:

• Estabilidade: DeepNet - Estendendo o Transformer para 1000 camadas ou mais
• Generalidade: Foundation Transformers (Magneto) - Modelagem verdadeiramente geral entre tarefas e modalidades
• Capacidade: Length-Extrapolatable Transformer - Capacidade de processamento de sequências longas
• Eficiência: Arquiteturas eficientes como X-MoE, BitNet, RetNet, LongNet, etc.

2. Série de Modelos de Linguagem

Série UniLM

• UniLM: Pré-treinamento unificado de compreensão e geração de linguagem
• InfoXLM/XLM-E: Modelos de pré-treinamento multilíngue/interlinguístico que suportam mais de 100 idiomas
• DeltaLM/mT6: Pré-treinamento de codificador-decodificador para geração e tradução de linguagem
• MiniLM: Modelo de pré-treinamento pequeno e rápido para compreensão e geração de linguagem
• AdaLM: Adaptação de domínio, idioma e tarefa de modelos pré-treinados
• EdgeLM: Modelo de pré-treinamento pequeno em dispositivos de borda/cliente
• SimLM: Pré-treinamento em larga escala para correspondência de similaridade
• E5: Modelo de incorporação de texto
• MiniLLM: Destilação de conhecimento de grandes modelos de linguagem

Grandes Modelos de Linguagem Multimodal

• Kosmos-1: Grande modelo de linguagem multimodal (MLLM)
• Kosmos-2: Grande modelo de linguagem multimodal baseado no mundo
• Kosmos-2.5: Modelo de compreensão de documentos multimodal
• MetaLM: Modelo de linguagem como uma interface universal para modelos fundamentais

3. Série de Modelos Visuais

Série BEiT

• BEiT: Pré-treinamento auto-supervisionado generativo visual
• BEiT-2: Pré-treinamento de Transformer de imagem no estilo BERT
• BEiT-3: Modelo fundamental multimodal geral, um marco importante no pré-treinamento em larga escala entre tarefas, idiomas e modalidades

Modelos de IA para Documentos

• DiT: Pré-treinamento auto-supervisionado de Transformer de imagem de documento
• TextDiffuser/TextDiffuser-2: Modelo de difusão como um pintor de texto
• LayoutLM/LayoutLMv2/LayoutLMv3: Modelo fundamental de documento multimodal (texto+layout+imagem)
• LayoutXLM: Modelo fundamental multimodal para IA de documento multilíngue
• MarkupLM: Pré-treinamento de modelo de linguagem de marcação para compreensão de documentos visualmente ricos
• XDoc: Pré-treinamento unificado para compreensão de documentos entre formatos
• TrOCR: Modelo de pré-treinamento OCR baseado em Transformer
• LayoutReader: Pré-treinamento de texto e layout para detecção de ordem de leitura

4. Série de Modelos de Voz

• WavLM: Pré-treinamento de voz para tarefas de pilha completa
• VALL-E: Modelo de linguagem de codificação-decodificação neural para TTS
• UniSpeech: Pré-treinamento unificado auto-supervisionado e supervisionado para ASR
• UniSpeech-SAT: Aprendizado de representação de voz universal com pré-treinamento com percepção do falante
• SpeechT5: Pré-treinamento de codificador-decodificador para processamento de linguagem falada
• SpeechLM: Pré-treinamento de voz aprimorado usando dados de texto não pareados

5. Modelos Visuais-Linguísticos

• VLMo: Pré-treinamento visual-linguístico unificado
• VL-BEiT: Pré-treinamento visual-linguístico generativo

Principais Características Técnicas

1. Inovação de Arquitetura

• DeepNet: Suporte para estender para redes profundas de 1000 camadas
• Magneto: Arquitetura de modelagem verdadeiramente geral
• BitNet: Arquitetura Transformer de 1 bit
• RetNet: Rede de retenção como sucessora do Transformer
• LongNet: Processamento de sequência longa estendido para 1 bilhão de tokens

2. Otimização da Eficiência do Treinamento

• X-MoE: Modelo de mistura de especialistas esparso escalável e ajustável
• Aggressive Decoding: Algoritmo de decodificação de sequência para sequência eficiente e sem perdas
• Knowledge Distillation: Técnicas de compressão e aceleração de modelo

3. Suporte Multilíngue

• Suporte para mais de 100 idiomas
• Aprendizado de transferência interlinguística
• Compreensão de documentos multilíngues

4. Fusão Multimodal

• Modelagem unificada de texto+imagem+layout
• Compreensão e geração visual-linguística
• Processamento multimodal de voz-texto

Áreas de Aplicação

1. Processamento de Linguagem Natural

• Compreensão e geração de linguagem
• Tradução automática
• Classificação de texto e análise de sentimento
• Sistemas de perguntas e respostas

2. IA para Documentos

• Análise de layout de documentos
• Compreensão de formulários
• Reconhecimento de texto OCR
• Perguntas e respostas sobre documentos

3. Visão Computacional

• Classificação de imagem
• Detecção de objetos
• Geração de imagem
• Perguntas e respostas visuais

4. Processamento de Voz

• Reconhecimento de voz (ASR)
• Síntese de voz (TTS)
• Compreensão de voz
• Processamento de voz multilíngue

Pilares Tecnológicos e Ferramentas

Framework de Desenvolvimento

• Desenvolvido com base no PyTorch
• Integração com HuggingFace Transformers
• Suporte para treinamento distribuído

Dados de Pré-treinamento

• Dados de texto multilíngue em larga escala
• Dados pareados de imagem-texto
• Dados de voz
• Dados de imagem de documento

Benchmarks de Avaliação

• Benchmarks de compreensão de linguagem GLUE, SuperGLUE
• Benchmark multilíngue XTREME
• Benchmark de perguntas e respostas visuais VQA
• Benchmark de perguntas e respostas sobre documentos DocVQA
• Benchmark de voz SUPERB

O projeto UniLM representa a pesquisa de ponta da Microsoft em modelos fundamentais e inteligência artificial geral, fornecendo ferramentas e infraestrutura poderosas para a academia e a indústria, impulsionando o desenvolvimento e a aplicação de tecnologias de IA multimodal.