O que é fine tuning
O que é Fine Tunning?
Introdução ao Fine Tunning
- O Fine Tunning é um processo de treinamento do modelo de IA para se comportar de maneira específica, adaptando-se às necessidades e ao tom da empresa.
- O termo "Fine Tunning" significa ajuste fino, onde um modelo já treinado (como o GPT) é ajustado com dados específicos da empresa.
Aplicações do Fine Tunning
- O modelo original possui conhecimento amplo, mas não conhece o vocabulário ou as regras específicas da empresa. O Fine Tunning permite que ele aprenda a responder conforme o estilo desejado.
- É útil quando se precisa de um estilo ou tom específico, como uma linguagem formal ou técnica em setores especializados.
- Também garante consistência nas respostas em situações de alto volume de atendimento, assegurando que todas sigam o mesmo padrão.
Limitações e Quando Evitar o Fine Tunning
- Não é recomendado para situações onde a IA precisa acessar informações factuais específicas, como preços de produtos; para isso, métodos mais simples são preferíveis.
- Se a solução pode ser alcançada com um bom prompt, não vale a pena investir no Fine Tunning. A engenharia de prompt deve ser tentada primeiro por ser mais rápida e econômica.
Considerações sobre Dados e Implementação
- A qualidade dos dados é crucial; sem exemplos bem formatados e representativos do comportamento desejado, os resultados podem ser insatisfatórios.
- Para implementar o Fine Tunning, deve-se preparar um arquivo com exemplos claros de perguntas e respostas. Recomenda-se ter entre 50 a 100 exemplos mínimos para melhores resultados.
Processo Prático do Fine Tunning
- Após enviar os dados à plataforma (como OpenAI), o sistema treina uma versão customizada do modelo. Esse processo pode levar minutos a horas dependendo da quantidade de dados fornecidos.
- Ao final do treinamento, você recebe um modelo único que responde seguindo os padrões ensinados durante o processo.