No post de hoje, continuarei apresentando o conceito do Deep Reflection, desenvolvido por nós, abordando suas expressões digitais e, desta vez, explorando o aprendizado contínuo, que chamamos de Deep Evolution.
O aprendizado contínuo no conceito do Deep Reflection ou Deep Evolution, permite que o SLM (Small Language Model) evolua constantemente, incorporando novas expressões digitais à medida que se tornam disponíveis. Esse processo garante que o modelo permaneça atualizado, relevante e alinhado com os pensamentos, ideias e conhecimentos do indivíduo ao longo do tempo.
O primeiro passo do processo é a coleta de novas expressões digitais geradas pela pessoa, como vídeos, textos, áudios e outras. Essas expressões são analisadas e processadas para serem integradas ao conjunto de dados existente, enriquecendo o reflexo digital de maneira contínua e dinâmica.
Em seguida, aplica-se o aprendizado incremental (incremental learning). Esse método permite adicionar novos dados ao modelo pré-existente sem a necessidade de um treinamento completo do zero. O fine-tuning é realizado de forma incremental, ajustando os parâmetros do modelo para integrar as novas informações, enquanto preserva o conhecimento previamente adquirido.
Por fim, o modelo pode ser atualizado de forma periódica ou sob demanda, dependendo das necessidades específicas. Com isso, o Deep Reflection se torna uma ferramenta em constante evolução, garantindo que o reflexo digital esteja sempre adaptado às novas expressões e mudanças nos pensamentos do indivíduo ou do grupo representado.
Deep Evolution – Evolução contínua do Deep Reflection
