Ajuste de Prompt: Melhore o Desempenho dos Modelos de Linguagem

Tabela de Conteúdos:

1. Introdução ao ajuste fino e ajuste de Prompt (H2)
2. O que é o ajuste fino? (H3)
3. O que é o ajuste de prompt? (H3)
4. Comparação entre ajuste fino e ajuste de prompt (H3)
5. O que é engenharia de prompt? (H3)
6. Como funciona o ajuste de prompt? (H3)
7. O que são prompts rígidos e prompts suaves? (H3)
8. Vantagens e desvantagens do ajuste de prompt (H3)
9. O ajuste de prompt na aprendizagem multitarefa (H2)
10. O ajuste de prompt na aprendizagem contínua (H2)

Ajuste Fino e Ajuste de Prompt: Melhorando o Desempenho de Modelos de Linguagem

O uso de modelos de linguagem como ChatGPT tem se tornado cada vez mais comum nos dias de hoje. Esses modelos, também conhecidos como LLMs (Large Language Models), são capazes de realizar diversas tarefas, desde análise de documentos legais até a escrita de poesias. Porém, em algumas situações, pode ser necessário melhorar o desempenho desses modelos para tarefas específicas. É aí que entram técnicas como o ajuste fino e o ajuste de prompt.

O que é o ajuste fino?

O ajuste fino (fine tuning) é um processo no qual o modelo pré-treinado é aprimorado através do uso de exemplos específicos da tarefa desejada. Ao invés de treinar um novo modelo do zero, utiliza-se um modelo já pré-treinado e realiza-se o ajuste fino utilizando milhares de exemplos rotulados da tarefa em Questão. O objetivo é adaptar o modelo pré-treinado para a tarefa especializada.

O que é o ajuste de prompt?

O ajuste de prompt (prompt tuning) é uma técnica mais simples e eficiente que tem sido utilizada como alternativa ao ajuste fino. Nesse método, é possível customizar um modelo massivo para uma tarefa específica com apenas um prompt. Não é preciso reunir milhares de exemplos rotulados como no ajuste fino. No ajuste de prompt, os prompts são introduzidos ao modelo para fornecer contexto específico da tarefa, podendo ser palavras extras ou números gerados pela IA.

Comparação entre ajuste fino e ajuste de prompt

Existem diferenças importantes entre o ajuste fino e o ajuste de prompt. Enquanto o ajuste fino requer uma grande quantidade de exemplos rotulados e ajusta o modelo pré-treinado para a tarefa especializada, o ajuste de prompt utiliza prompts para guiar o modelo em direção à resposta desejada. O ajuste de prompt tornou-se uma técnica mais eficiente e energicamente vantajosa em comparação ao ajuste fino.

O que é engenharia de prompt?

A engenharia de prompt (prompt engineering) é o processo de desenvolvimento de prompts que guiam os modelos de linguagem na realização de tarefas especializadas. Esses prompts podem ser fornecidos por um especialista humano ou gerados automaticamente pela IA. Através da engenharia de prompt, é possível treinar modelos para executarem tarefas específicas utilizando apenas um prompt.

Como funciona o ajuste de prompt?

No ajuste de prompt, utiliza-se o modelo pré-treinado e é fornecido um prompt adicional, que pode ser um prompt personalizado para a tarefa desejada. Esse prompt é utilizado em conjunto com o prompt de entrada para guiar o modelo na obtenção da resposta desejada. Por exemplo, para treinar um modelo de tradução inglês-português, seria necessário fornecer um prompt com o texto "traduza" e exemplos curtos, como a palavra "bread" e sua tradução "pão".

O que são prompts rígidos e prompts suaves?

Existem dois tipos de prompts utilizados no ajuste de prompt: prompts rígidos (hard prompts) e prompts suaves (soft prompts). Os prompts rígidos são desenvolvidos manualmente por humanos e são facilmente identificáveis. Já os prompts suaves são gerados pela IA e consistem em sequências de números que condensam o conhecimento do modelo pré-treinado. Estudos mostram que os prompts suaves superam os prompts rígidos em termos de desempenho.

Vantagens e desvantagens do ajuste de prompt

O ajuste de prompt possui algumas vantagens, como a sua simplicidade em comparação ao ajuste fino e a eficácia na obtenção de resultados desejados. No entanto, uma desvantagem do ajuste de prompt é a falta de interpretabilidade, ou seja, o modelo não é capaz de explicar como chegou às respostas. Além disso, o ajuste de prompt pode exigir a utilização de vários prompts para tarefas mais complexas.

O ajuste de prompt na aprendizagem multitarefa

O ajuste de prompt está se mostrando uma técnica promissora na aprendizagem multitarefa, onde modelos precisam alternar rapidamente entre diferentes tarefas. Pesquisadores estão desenvolvendo prompts universais que podem ser facilmente reaproveitados, permitindo a adaptação rápida do modelo com um custo menor do que o retrabalho completo. A técnica de multitask prompt tuning tem se mostrado eficiente nessas situações.

O ajuste de prompt na aprendizagem contínua

Outra área em que o ajuste de prompt está apresentando resultados positivos é na aprendizagem contínua, na qual os modelos de IA precisam aprender novas tarefas e conceitos sem esquecer os conhecimentos prévios. O ajuste de prompt permite a adaptação do modelo para novas tarefas de forma mais rápida e eficiente do que o ajuste fino e a engenharia de prompt, facilitando a resolução de problemas e melhorias no desempenho dos modelos.

Em resumo, o ajuste fino e o ajuste de prompt são técnicas utilizadas para melhorar o desempenho de modelos de linguagem pré-treinados. Enquanto o ajuste fino requer uma quantidade significativa de dados rotulados, o ajuste de prompt utiliza prompts para fornecer contexto específico da tarefa. Ambas as técnicas têm suas vantagens e desvantagens, mas o ajuste de prompt tem se mostrado mais eficiente e versátil em muitos casos.