IA Conversacional na Torradeira: A Inteligência Artificial Chegou à Cozinha
Título: Hardware.ai - Adicionando IA Conversacional a uma Torradeira 🍞
1. Introdução
- Bem-vindo ao meu canal Hardware.ai!
- Retorna ao projeto da torradeira AI
- O que faremos nesse vídeo
- Meu entusiasmo em colocar IA conversacional em uma torradeira
- Abordagem usando ChatGPT e LLaMA
2. Gerando Dados Sintéticos com LLaMA
- Experimentos com a criação do conjunto de dados sintético
- Utilização do LLaMA para criar diálogos entre um usuário e uma torradeira
- Desafios e resultados das amostras do conjunto de dados
- A importância de ter um conjunto de dados adequado
3. Treinando os Modelos
- Preparação para o treinamento do modelo
- Implementação de um código de treinamento simples e depurável
- Registro dos experimentos com o Weights and Biases
- Comparação entre os modelos: um maior com mais de 1.400.000 parâmetros e um menor com cerca de 650.000 parâmetros
- Avaliação da coerência dos modelos
4. Conversão para Tensorflow Lite
- Convertendo os modelos para o formato Tensorflow Lite
- Impacto da quantização nos modelos
- Desempenho e resultados da conversão
- Explorando diferentes abordagens de quantização
5. Implementação em Dispositivos Embutidos
- Desafios na implementação em dispositivos embutidos
- A necessidade de um tokenizer adequado para codificar e decodificar a entrada e saída do modelo
- Solução com o WordPiece tokenizer da HuggingFace
- Testando a compatibilidade entre o tokenizer e o modelo
6. Próximos Passos e Possíveis Melhorias
- Explorando outras opções de tokenizer e suas vantagens e desvantagens
- A importância do pré-treinamento para obter uma maior coerência do modelo
- Dificuldades e considerações ao treinar modelos com grandes conjuntos de dados
- Perspectivas futuras e ideias para melhorar a coerência do modelo
7. Conclusão
- Recapitulação dos pontos importantes discutidos
- Convite para os espectadores se inscreverem no canal e acompanhar os próximos episódios
- Agradecimento e despedida
🍞 Adicionando IA Conversacional a uma Torradeira
Olá! Sejam bem-vindos ao meu canal Hardware.ai. Hoje, venho compartilhar com vocês um projeto emocionante: adicionar inteligência artificial conversacional a uma simples torradeira 🍞. Recentemente, um colega de trabalho lamentou a falta de uma torradeira com IA, e isso me inspirou a transformar esse desejo em realidade.
O Desafio: Criando um Conjunto de Dados Sintético
Antes de tudo, precisamos criar um conjunto de dados sintéticos para treinar nosso modelo de IA. Para isso, utilizei o LLaMA, uma biblioteca de linguagem natural baseada em C++. Depois de alguns experimentos, consegui gerar diálogos realistas entre um usuário e uma torradeira, com respostas bem-humoradas do aparelho. No entanto, vale ressaltar que o conjunto de dados sintéticos não é perfeito e pode conter ruídos.
Treinando os Modelos de IA
Com o conjunto de dados sintéticos em mãos, chegou a hora de treinar nossos modelos de IA. Utilizei um Tutorial sobre geração de texto com um modelo em miniatura de GPT como ponto de partida. Durante esse processo, registrei todas as minhas experiências no painel do Weights and Biases, o que facilitou o controle de versão do projeto.
Após diversos ajustes e experimentações, obtive dois modelos: um maior, com cerca de 1.400.000 parâmetros, e um menor, com pouco mais de 650.000 parâmetros. O modelo maior apresentou maior coerência e foi mais adequado para o propósito desejado. Vale destacar que utilizei camadas compartilhadas para reduzir o tamanho do modelo, otimizando-o para dispositivos embutidos.
Convertendo para Tensorflow Lite
Para garantir uma inferência mais eficiente em nosso dispositivo-alvo, precisamos converter nossos modelos para o formato Tensorflow Lite. Durante esse processo, experimentei diferentes técnicas de quantização, visando obter um equilíbrio entre desempenho e precisão do modelo. Infelizmente, enfrentei problemas com a quantização, principalmente ao tentar converter para INT8.
Implementação em Dispositivos Embutidos
Uma das etapas finais do projeto é implementar nossa IA conversacional em um dispositivo embutido, especificamente no Raspberry Pi 4. Para tanto, precisamos de um tokenizer personalizado para codificar a entrada do usuário e decodificar a saída do modelo. Optei por utilizar o tokenizer WordPiece da HuggingFace, que mostrou ser compatível com o modelo treinado. Essa solução é mais leve e dispensa dependências pesadas como o Tensorflow Text.
Próximos Passos e Possíveis Melhorias
Embora tenhamos obtido resultados promissores, há ainda espaço para melhorias. Por exemplo, podemos explorar opções de tokenizers alternativos, como o ByteTokenizer, que reduziria ainda mais o tamanho do modelo. Além disso, o pré-treinamento do modelo demonstrou ser um fator crucial para obter Alta coerência textual. No entanto, enfrentamos desafios em relação à disponibilidade de grandes conjuntos de dados para pré-treinamento.
Conclusão
Abordamos os principais aspectos do projeto de adicionar IA conversacional a uma torradeira. Discutimos a criação do conjunto de dados sintéticos, o treinamento dos modelos de IA, a conversão para Tensorflow Lite e a implementação em dispositivos embutidos. Também destacamos alguns pontos importantes, como a influência do tamanho do vocabulário e a importância do pré-treinamento no desempenho e coerência do modelo. Agradecemos por acompanharem esse projeto emocionante e não deixem de se inscrever no canal para acompanhar os próximos episódios! Até breve!