Améliorez les performances de Chatgpt avec Falcon 7b/40b : Guide étape par étape

Améliorez les performances de Chatgpt avec Falcon 7b/40b : Guide étape par étape

Table of Contents

1. Introdução
2. Ajuste Fino e Base de Conhecimento
   1. Ajuste Fino
   2. Base de Conhecimento
3. Casos de Uso Adequados para Ajuste Fino
   1. Digitalização de Personalidades
   2. Casos Jurídicos
   3. Estatísticas do Mercado Financeiro
4. Casos de Uso Adequados para Base de Conhecimento
   1. Domínio de Conhecimento Específico
   2. Respostas a Perguntas
5. A Importância do Ajuste Fino e da Base de Conhecimento
6. Estudo de Caso: Ajuste Fino de um Modelo de Linguagem
   1. Escolha do Modelo
   2. Preparação dos Conjuntos de Dados
   3. Treinamento do Modelo Falcon
7. Resultados e Comparação com o Modelo Básico
8. Considerações Finais
9. Próximos Passos
10. FAQ

Ajuste Fino de Modelos de Linguagem para Casos Específicos

O uso de modelos de linguagem avançados, como o GPT, tem se tornado cada vez mais comum em diversos setores, como medicina e direito. No entanto, para atingir resultados específicos dentro desses campos, é necessário adotar duas abordagens: o ajuste fino e a base de conhecimento.

Ajuste Fino

O ajuste fino consiste em treinar novamente um modelo de linguagem grande utilizando dados privados e específicos do domínio em Questão. Essa abordagem é adequada para casos em que é necessário garantir que o modelo se comporte de uma maneira particular. Por exemplo, se deseja-se criar uma IA capaz de conversar como o ex-presidente Donald Trump, é possível alimentar ao modelo o histórico de bate-papo ou transcrições de entrevistas para que ele adquira tal comportamento.

Pros:

• Permite que o modelo se comporte de forma específica
• Reduz o custo em comparação com a adição de muitos Prompts

Cons:

• Não fornece dados muito precisos

Base de Conhecimento

Por outro lado, a base de conhecimento consiste em criar uma incorporação ou um banco de dados vetorial com todo o conhecimento relevante para o caso de uso. Isso permite que o modelo de linguagem grande encontre os dados relevantes dentro da base de conhecimento e os utilize como parte do prompt. Essa abordagem é útil quando se tem uma grande quantidade de conhecimento de domínio, como no caso jurídico ou de estatísticas do mercado financeiro.

Pros:

• Permite que o modelo utilize dados reais e relevantes
• Ideal para casos de uso que demandam conhecimento específico

Cons:

• Não é adequada para ajustar o comportamento do modelo

Casos de Uso Adequados para Ajuste Fino

Existem diversos casos de uso em que o ajuste fino é recomendado. Alguns exemplos incluem:

Digitalização de Personalidades

Caso deseje-se criar uma IA capaz de imitar uma personalidade específica, como o ajuste fino de um modelo de linguagem grande é necessário. Alimentando o modelo com o histórico de bate-papo ou transcrições de entrevistas, é possível obter resultados mais fiéis à personalidade desejada.

Casos Jurídicos

No campo jurídico, é comum possuir um amplo conhecimento de jurisprudência e legislação. O ajuste fino pode ser utilizado para criar um modelo capaz de fornecer respostas e orientações jurídicas com base nesse conhecimento específico.

Estatísticas do Mercado Financeiro

Se o objetivo é criar uma IA capaz de fornecer informações e recomendações sobre o mercado financeiro, o ajuste fino é uma abordagem adequada. Utilizando dados específicos do mercado financeiro, é possível treinar o modelo para fornecer estatísticas e insights relevantes.

Casos de Uso Adequados para Base de Conhecimento

Em alguns casos, a base de conhecimento é a abordagem mais adequada. Alguns exemplos de casos de uso incluem:

Domínio de Conhecimento Específico

Caso possua um vasto conhecimento de um domínio específico, como medicina ou engenharia, é possível utilizar a base de conhecimento para criar um modelo de linguagem capaz de responder a perguntas e fornecer informações especializadas nesse domínio.

Respostas a Perguntas

Se o objetivo é criar uma IA capaz de fornecer respostas a perguntas específicas, a base de conhecimento pode ser utilizada para armazenar um conjunto de perguntas e respostas previamente preparadas. Dessa forma, o modelo poderá buscar as respostas dentro da base de conhecimento quando questionado.

A Importância do Ajuste Fino e da Base de Conhecimento

Tanto o ajuste fino quanto a base de conhecimento desempenham um papel importante na obtenção de resultados precisos e relevantes em casos de uso específicos. Enquanto o ajuste fino permite que o modelo se comporte de uma maneira particular, a base de conhecimento garante que o modelo tenha acesso a dados reais e específicos do domínio em questão. Ao utilizar essas abordagens, é possível desenvolver IA's altamente especializadas e eficazes.

Estudo de Caso: Ajuste Fino de um Modelo de Linguagem

A fim de ilustrar o processo de ajuste fino de um modelo de linguagem, iremos apresentar um estudo de caso passo a passo. Esse estudo de caso se trata da criação de um prompt no meio de uma história, o que se configura um ótimo exemplo de caso de uso para o ajuste fino, visto que a tarefa não é adequada para o modelo básico.

Escolha do Modelo

Para realizar o ajuste fino, utilizaremos o modelo Falcon, que é um dos modelos de linguagem grande mais avançados disponíveis atualmente. Ele possui diferentes versões, como a versão 40b, que é mais potente, e a versão 7B, que é mais rápida e mais barata de treinar. Neste estudo de caso, iremos utilizar a versão 7B.

Preparação dos Conjuntos de Dados

Um aspecto crucial para o sucesso do ajuste fino é a qualidade dos conjuntos de dados utilizados. Existem dois tipos de conjuntos de dados que podem ser empregados: conjuntos de dados públicos e conjuntos de dados privados.

Os conjuntos de dados públicos podem ser obtidos em plataformas como o Kaggle, que disponibiliza uma ampla variedade de dados de diferentes tópicos. Já o Hugging Face também oferece uma biblioteca de conjuntos de dados bastante extensa. Essas opções podem ser utilizadas caso não se tenha conjuntos de dados privados disponíveis.

No entanto, em muitos casos de uso é necessário utilizar conjuntos de dados privados, que não estão disponíveis em nenhum outro lugar. Nesses casos, é possível criar os próprios conjuntos de dados de treinamento. Por exemplo, é possível reunir uma lista de sugestões de Alta qualidade e utilizar o chatter GPT para gerar uma instrução de usuário simples, que servirá como prompt no meio da jornada.

Treinamento do Modelo Falcon

Após a preparação dos conjuntos de dados, o próximo passo é treinar o modelo Falcon. Para isso, iremos utilizar a plataforma Google Cloud. É importante escolher a versão adequada do modelo e configurar a execução considerando as especificações do ambiente de treinamento disponível.

Será necessário instalar algumas bibliotecas e realizar o login do notebook no Hugging Face utilizando a chave de API. Em seguida, o modelo Falcon será carregado e tokenizado. A etapa seguinte é a criação da lista de argumentos de treinamento e o início do processo de treinamento utilizando a função train.

Resultados e Comparação com o Modelo Básico

Uma vez concluído o ajuste fino do modelo Falcon, é possível avaliar os resultados e Compará-los com os obtidos pelo modelo básico. No estudo de caso apresentado neste artigo, verificamos uma melhora significativa, com o modelo ajustado produzindo um prompt muito mais preciso e coerente do que o modelo básico.

Considerações Finais O ajuste fino e a base de conhecimento são dois métodos essenciais para utilizar modelos de linguagem grande de forma eficaz e adaptada a casos de uso específicos. Cada abordagem possui suas vantagens e desvantagens, sendo importante escolher a melhor estratégia de acordo com as necessidades do projeto. E, ao realizar o ajuste fino, é fundamental preparar conjuntos de dados de qualidade para garantir resultados satisfatórios.

Próximos Passos Os modelos de linguagem são uma ferramenta poderosa e versátil, com inúmeras aplicações em diferentes setores. Neste artigo, apresentamos um estudo de caso sobre o ajuste fino de um modelo Falcon, mas existem muitas outras possibilidades a serem exploradas. Recomenda-se experimentar com diferentes casos de uso e conjuntos de dados para aprimorar ainda mais o desempenho dos modelos de linguagem ajustados.

FAQ

Q: O que é ajuste fino de um modelo de linguagem? A: O ajuste fino de um modelo de linguagem envolve o treinamento adicional do modelo com dados específicos e privados para que ele se comporte de uma maneira particular.

Q: Quais são os casos de uso adequados para ajuste fino? A: Alguns casos de uso adequados para ajuste fino incluem a digitalização de personalidades, casos jurídicos e estatísticas do mercado financeiro.

Q: O que é base de conhecimento em modelos de linguagem? A: A base de conhecimento consiste na criação de um banco de dados vetorial contendo todo o conhecimento relevante para um determinado domínio. O modelo de linguagem pode utilizar essa base de conhecimento para encontrar informações relevantes durante a geração de texto.

Q: Quais são os casos de uso adequados para base de conhecimento? A: A base de conhecimento é adequada para casos de uso em que é necessário ter acesso a um amplo conhecimento de domínio específico, como medicina ou engenharia, e para fornecer respostas a perguntas específicas.