Aprendizagem de máquinas (ML) para Linguagens de programação de mídia (LLMs): Melhorando os modelos existentes

Fine-tuning de LLMs: Aumente o desempenho do seu modelo com estratégias eficazes

Introdução
Aprendizado de Máquina (Machine Learning, ou ML, em inglês), uma subdisciplina da Inteligência Artificial (AI) tem sido um dos fatores de maior impulso na indústria de tecnologia nas últimas décadas. Entre os diferentes algoritmos desenvolvidos para o ML, as redes neurais profundas são responsáveis por grande parte do avanço nos campos de visão de computador, processamento de linguagem natural e outras aplicações da tecnologia. Neste artigo, discutiremos os conceitos relacionados ao treinamento finado (fine-tuning) das LLMs (Linguagens de Programação Mídia) - um ramo especializado do ML dedicado à análise e processamento da linguagem humana.

O que são as LLMs?
As Linguagens de Programação Mídia (LLMs, em inglês), por sua vez, se baseiam no treinamento profundo dos modelos baseados na neural nets e apresentam diversas aplicações, incluindo a resolução de problemas de linguagem natural como tradução automática, geração de texto e processamento do idioma. Além disso, a estrutura desses modelos permite que as informações sejam transmitidas em várias formas por meio de uma única estrutura neural. Isso ocorre devido às capas intermediárias presentes entre as entradas e saídas, sendo que as informações circulam por todo o modelo antes de serem processadas pelos neurônios.

Fine-tuning: uma das chaves para o treinamento de LLMs
Aprendizado de Máquina, apesar de ter muitas aplicações úteis, possui um grande desafio: as redes neurais baseadas no ML necessitam ser alimentadas com grandes quantidades de dados e tarefas específicas antes de realizar um trabalho significativo. O treinamento desses modelos por meio do aprendizado profundo demanda grande número de recursos computacionais, em especial na etapa de treinamento finado (Fine-tuning). Este processo envolve ajustar os parâmetros da rede neural já treinada em um novo conjunto de dados, visando adaptá-los ao domínio específico da tarefa para melhorar as suas performaces.

Vantagens do fine-tuning das LLMs
Com a habilidade de atender às demandas do usuário e se adaptar ao contexto específico, os modelos LLM aprimorados facilitam o desenvolvimento de sistemas capazes de responder perguntas sobre qualquer assunto com precisão, desde matemática até ciências. Além disso, o processo de fine-tuning é altamente eficiente, pois não necessita da inicialização do modelo, o que significa que todos os seus caminhos de computação e neurônios já foram estabelecidos no momento da atualização. Isso reduz significativamente o tempo necessário para atender a demandas específicas.

Treinamento finado nas LLMs: um exemplo prático
O exemplo mais comum de fine-tuning das LLMs é o desenvolvimento de modelos de autocompletar em dispositivos de escrita rápida, como telefones inteligentes e computadores portáteis. No passado, esse tipo de autocomplete precisava ser configurado manualmente pelo usuário com base no seu vocabulário preferencial ou palavras-chave de busca específicas em sua mídia, como arquivos de documentos, notas, etc. Agora, os sistemas são capazes de identificar automáticamente as informações e sugerir completamentos mais relevantes com base nos contextos em que são usados.

Desafios do treinamento finado
Embora o fine-tuning tenha mostrado ser útil para melhorar os resultados das LLMs, existem desafios relacionados à aplicação de esta técnica no ambiente real e com alta demanda. Dentre esses, destacam-se:

1. Sistemas computacionais limitados e recursos insuficientes para o treinamento. Os sistemas atuais têm capacidade limitada de armazenamento e processamento de dados em larga escala, impedindo que muitos usuários beneficieis realizem o treinamento finado por conta própria.

2. Conceito limitado e precisa do modelo LLM. Como todas as redes neurais são limitadas ao conjunto de entradas disponíveis para seu treino, modelos LLM tendem a ser arrojados apenas quando treinados em vastos volumes de dados altamente especializados no contexto específico.

3. Limitações na aplicação do aprendizado profundo. A necessidade de alta qualidade e complexidade dos conjuntos de dados para o treinamento faz com que seja complicado utilizar modelos finetune de LLM.

Conclusão
O fine-tuning das LLMs é uma técnica útil que tem sido adotada por empresas e pesquisadores para aprimorar os modelos de processamento de linguagem natural. As vantagens incluem redução do tempo necessário para atender às demandas específicas, bem como aumento das performances gerais do sistema. Ao mesmo tempo, o processo apresenta desafios que limitam a sua implementação prática. Não obstante, os avanços constantes na área prometem oferecer ainda mais possibilidades no futuro.


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LLMs

LLMs (Large Language Models) são modelos avançados de inteligência artificial treinados em grandes quantidades de texto para compreender, gerar, traduzir e responder conteúdos em linguagem natural, sendo a base de ferramentas como ChatGPT, Gemini e Claude.