Conceitos Básicos de Fine-Tuning de LLMs
Quando e como personalizar modelos de linguagem para casos de uso específicos.
Conceitos Básicos de Fine-Tuning de LLMs
O fine-tuning cria modelos especializados treinando um modelo base com exemplos específicos.
Entender Fine-Tuning
Fine-tuning completo: Atualiza todo o modelo. Caro mas poderoso. PEFT / LoRA: Atualiza pequenas camadas, mantendo o modelo base congelado. Eficiente e mais acessível.
Quando Usar
Use fine-tuning para formato/estilo consistente, jargão de domínio específico ou tarefas repetitivas de alto volume onde o prompting falha. Prompting é melhor para tarefas variadas ou quando há poucos dados.
O Processo
- Preparação de Dados: Coleta de pares entrada-saída de alta qualidade.
- Treinamento: Configuração e execução do processo.
- Avaliação: Testes rigorosos antes da produção.
- Deployment: Integração nas aplicações.
Plataformas
OpenAI: API acessível para GPT-3.5/4. Open Source: Hugging Face para controle total sobre modelos como Llama ou Mistral.
Custos e Melhores Práticas
Considere custos de computação e preparação de dados. Comece sempre com prompting. Invista na qualidade dos dados. Mantenha dados de teste separados e itere.