O ajuste detalhado e a geração aumentada por recuperação (RAG) são duas maneiras diferentes de ajustar LLMs para usos específicos. A escolha do método certo depende de fatores como o tipo de tarefa, se você tem dados suficientes e o que quer alcançar.

Considere o ajuste detalhado quando quiser que um LLM:

• Entender uma linguagem ou jargão específico: se o projeto usar muitos termos específicos do setor, o ajuste detalhado pode ajudar o modelo a aprender e usar essa linguagem corretamente.  
• Melhorar a precisão em uma tarefa específica: o ajuste fino pode melhorar significativamente o desempenho do modelo se você precisar que ele execute uma tarefa específica, como classificar avaliações de clientes ou gerar descrições de produtos 
• Combinar um estilo ou tom específico: se você quiser que o modelo gere um texto que corresponda a uma voz de marca ou estilo de escrita específico, o ajuste detalhado pode ajudar.  
• Trabalhar com dados limitados: quando você tem dados limitados, o ajuste de detalhes pode ser mais eficiente do que treinar um modelo do zero, porque ele aproveita o conhecimento que o modelo pré-treinado já tem  
• Reduzir custos e latência: para casos de uso de alto volume, ajustar um modelo menor pode ser mais econômico do que usar um modelo maior de uso geral para cada solicitação
• Lidar com casos extremos: o ajuste detalhado pode melhorar a capacidade do modelo de lidar com casos extremos e comandos complexos que são difíceis de resolver apenas com a engenharia de comandos

O ajuste detalhado se baseia nos fundamentos de um LLM pré-treinado. Esses modelos pré-treinados já aprenderam uma enorme quantidade de conhecimento geral de linguagem com conjuntos de dados massivos. Durante o ajuste, o modelo é exposto a um conjunto de dados menor e específico para a tarefa, e os parâmetros internos do modelo (pense neles como milhões de pequenos botões que controlam o conhecimento) são ajustados para corresponder melhor aos exemplos no novo conjunto de dados. Esse processo de "retreinamento" atualiza suavemente a estrutura interna do modelo para que ele se torne um especialista no novo tópico. Vamos dividir o processo de ajuste detalhado em algumas etapas práticas:

Antes de começar o ajuste detalhado, é fundamental preparar os dados. A qualidade e a estrutura dos seus dados afetam diretamente o desempenho do modelo ajustado. Essa fase envolve a coleta, limpeza, formatação e divisão dos dados em conjuntos apropriados para treinamento, validação e teste.

• Coletar dados: reunir os dados que serão usados para ajustar o modelo. Eles precisam ser relevantes para a tarefa específica em que o modelo deve se destacar.
• Limpar e formatar: limpe seus dados removendo erros, inconsistências e informações irrelevantes; garanta que eles estejam em um formato que o modelo possa entender
• Divida os dados em três conjuntos: 1) treinamento (usado para treinar o modelo), 2) validação (usado para monitorar o desempenho do modelo e ajustar as configurações) e 3) teste (usado para avaliar o desempenho final do modelo ajustado)

Quando se trata de ajuste detalhado, você tem opções sobre o quanto do modelo pré-treinado você quer ajustar. A abordagem escolhida depende de fatores como o tamanho do conjunto de dados, os recursos de computação disponíveis e o nível de precisão desejado. As duas abordagens principais são ajustes finos completos e ajustes finos com eficiência de parâmetros (PEFT).

Ajuste completo

No ajuste fino completo, todos os parâmetros do modelo são atualizados durante o treinamento. Essa abordagem é adequada quando o conjunto de dados específico da tarefa é grande e significativamente diferente dos dados de pré-treinamento.  

PEFT 

Os ajustes finos com eficiência de parâmetros oferece uma maneira mais inteligente e eficiente de fazer ajustes. Em vez de treinar novamente o modelo inteiro (o que é lento e caro), os métodos PEFT congelam o LLM original e adicionam pequenas camadas treináveis.

Pense assim: em vez de reescrever um livro didático inteiro de 1.000 páginas, você só adiciona algumas páginas de post-its com as novas informações especializadas. Isso torna o processo muito mais rápido e barato. Os métodos PEFT mais conhecidos incluem LoRA (Low-Rank Adaptation) e QLoRA (Quantized Low-Rank Adaptation), que oferecem uma maneira mais eficiente de ajustar LLMs. 

Com os dados preparados e a técnica selecionada, é hora de treinar o modelo. É aqui que o modelo aprende com seus dados e ajusta os parâmetros para melhorar o desempenho na sua tarefa específica. É essencial monitorar e ajustar as configurações de treinamento para alcançar resultados ideais.

• Definir hiperparâmetros: configurar definições como taxa de aprendizado, tamanho do lote e número de épocas. Essas definições ajudam a controlar como o modelo aprende
• Comece o treinamento: insira os dados de treinamento no modelo e deixe que ele aprenda; monitore o desempenho do modelo usando o conjunto de validação
• Ajuste conforme necessário: se o modelo não estiver funcionando bem, ajuste os hiperparâmetros ou tente outra técnica de ajuste de detalhes.

A etapa final consiste na avaliação do desempenho do modelo ajustado e implantá-lo para uso no mundo real. Isso exige avaliar a acurácia e a eficiência e depois integrar ao aplicativo ou sistema. O monitoramento e o retreinamento contínuos podem ser necessários para manter o desempenho ideal ao longo do tempo.

• Avaliar o desempenho: use o conjunto de teste para avaliar o desempenho final do modelo ajustado. Analise as métricas relevantes para sua tarefa, como acurácia, precisão e recall.
• Implantar o modelo: se você estiver contente com o desempenho, implante o modelo no seu aplicativo ou sistema
• Monitorar o desempenho :fique de olho na performance do modelo no mundo real e treine-o novamente conforme necessário para manter a precisão

Há várias maneiras de ajustar um modelo, dependendo das suas metas e recursos:

Para aproveitar ao máximo o ajuste detalhado, siga estas práticas recomendadas:  

• Qualidade e quantidade de dados: use um conjunto de dados de alta qualidade que seja relevante, diversificado e suficientemente grande. A qualidade dos dados é fundamental no ajuste detalhado. Garanta que os dados sejam precisos, consistentes e livres de erros ou vieses. Por exemplo, um conjunto de dados com rótulos ruidosos ou formatação inconsistente pode prejudicar significativamente a capacidade de aprendizado eficaz do modelo.   
• Ajuste de hiperparâmetros: teste diferentes configurações de hiperparâmetros para encontrar a configuração ideal para sua tarefa.   
• Avaliação regular: avalie regularmente o desempenho do modelo durante o treinamento para acompanhar o progresso e fazer os ajustes necessários.   
• Evitar overfitting: use técnicas como parada antecipada e regularização para evitar o overfitting nos dados de treinamento.   
• Aborde o viés: fique atento a possíveis vieses nos dados e use técnicas para reduzir o viés no modelo ajustado.

Embora o ajuste detalhado possa oferecer muitos benefícios, também há alguns possíveis desafios que precisam ser considerados: 

• Overfitting: o modelo aprende os dados de treinamento muito bem e não generaliza bem para novos dados. É possível usar técnicas como regularização e aumento de dados para mitigar o overfitting.  
• Escassez de dados: dados insuficientes podem limitar a eficácia do ajuste detalhado. Considere usar técnicas de ampliação de dados ou aprendizado por transferência de outras tarefas relacionadas.  
• Esquecimento catastrófico: se você especializar o modelo de forma muito restrita, ele pode esquecer o conhecimento geral. É como um médico especialista que se torna um cirurgião hiperespecializado, mas se esquece do básico de primeiros socorros. É possível usar técnicas como regularização e buffers de reprodução para mitigar o esquecimento catastrófico.  
• Recursos computacionais: o ajuste detalhado de modelos grandes pode ser caro em termos de computação e exigir muita memória. Considere usar técnicas como PEFT, quantização e treinamento distribuído para reduzir os requisitos computacionais.  
• Avaliação: avaliar a performance de LLMs ajustados pode ser complexo, exigindo uma seleção cuidadosa de métricas e benchmarks.  
• Desafios do aprendizado multitarefa: o ajuste de LLMs para aprendizado multitarefa apresenta desafios únicos, como interferência de tarefas, em que diferentes objetivos entram em conflito durante o treinamento, e desequilíbrio de dados, em que tarefas com mais dados podem dominar.