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Explorando a API "Fine-tuning" (Ajuste fino) e a customização de modelos da OpenAI

Como a Fine-tuning (Ajuste fino) e modelos personalizados estão moldando o desenvolvimento em IA


A imagem mostra a interface do usuário da plataforma OpenAI, especificamente a seção de Fine-tuning. Exibe uma lista de modelos com um modelo em destaque no painel principal, o "ft:gpt-4-002:openai::98EF11DA", indicando que o processo de fine-tuning foi bem-sucedido. O modelo base é o GPT-3.5 Turbo e possui detalhes como: sufixo "ssql-1st", data de criação "8/24/2023, 2:37 PM", tokens treinados "138,392", número de épocas "4", e arquivos de treinamento "filename2.csv" e de validação "validation_set.csv". Há também um gráfico de perda de treinamento que mostra uma diminuição para 0.52. Opções para copiar o trabalho e um botão "Playground" são visíveis na parte inferior.

Introdução: A personalização em Inteligência Artificial


Estamos imersos em uma era digital onde a personalização transcendeu o status de mera preferência para se tornar uma expectativa fundamental em quase todas as interações digitais e tecnológicas. No contexto do desenvolvimento de software, essa tendência de personalização é particularmente evidente no modo como corporações adaptam modelos avançados de inteligência artificial (IA) para atender a requisitos específicos e exclusivos.


Com o advento de tecnologias emergentes, a OpenAI recentemente ampliou as capacidades de sua API de fine-tuning e expandiu seu programa de modelos customizados. Essas inovações representam um marco crucial no campo da IA personalizada, oferecendo aos desenvolvedores ferramentas sofisticadas e adaptativas para aprimorar a eficiência, precisão e relevância dos modelos de IA em aplicações específicas.


Tais atualizações permitem uma manipulação mais granular de parâmetros e maior controle sobre os processos de treinamento, garantindo que os modelos não apenas se integrem de forma mais eficaz aos fluxos de trabalho existentes, mas também otimizem o desempenho em tarefas altamente especializadas.


O que é Ajuste fino (Fine-tuning) e por que é importante?


Fine-tuning, ou ajuste fino, é uma técnica avançada de aprendizado de máquina que envolve a modificação de um modelo de inteligência artificial (IA) pré-treinado para aprimorar seu desempenho em tarefas muito específicas. Essencial para o refinamento de modelos generalistas, o fine-tuning ajusta os pesos do modelo, que já aprendeu padrões gerais em um conjunto de dados extenso, para adaptá-lo melhor às nuances de um conjunto de dados ou requisitos de aplicação mais restritos e particulares.


A importância do fine-tuning reside em sua capacidade de melhorar significativamente a precisão e a relevância das respostas do modelo, enquanto potencialmente reduz a latência e os custos associados à operação do modelo em um ambiente de produção. Por exemplo, a API de fine-tuning da OpenAI permite aos desenvolvedores personalizar modelos de IA, como o GPT (Generative Pre-trained Transformer), com um volume substancial de exemplos específicos do domínio, superando as limitações inerentes ao treinamento com um conjunto limitado de prompts.


Essa capacidade de ingestão de um grande volume de dados específicos não apenas permite ajustes mais precisos no comportamento do modelo, mas também otimiza a alocação de recursos computacionais e minimiza as redundâncias durante o treinamento, resultando em um processo mais eficiente e custo-efetivo. Esta abordagem é particularmente valiosa em aplicações onde a precisão e a velocidade de resposta são críticas, como em sistemas de recomendação personalizados, assistentes virtuais especializados e ferramentas de análise de dados automatizadas.


Novidades na API de Fine-tuning


Desde o lançamento inicial da API para GPT-3.5, a OpenAI introduziu várias novas funcionalidades que proporcionam maior controle aos desenvolvedores:


  • Criação de checkpoints baseada em Epochs: Essa funcionalidade permite a criação automática de um modelo totalmente ajustado ao final de cada epoch, reduzindo a necessidade de treinamentos subsequentes.

  • Playground comparativo: Uma nova interface de usuário permite a avaliação lado a lado da qualidade e do desempenho de diferentes modelos ou snapshots de fine-tuning.

  • Integração com terceiros: Início com Weights and Biases, essa funcionalidade permite compartilhar dados detalhados de fine-tuning com o resto da stack tecnológica.

  • Métricas de validação abrangentes: Possibilita a computação de métricas como perda e precisão em todo o conjunto de validação, oferecendo uma visão mais clara da qualidade do modelo.

  • Configuração de hiperparâmetros: Agora é possível configurar hiperparâmetros diretamente do Dashboard, além da API ou SDK.


Expansão do programa de modelos customizados


A OpenAI está notavelmente ampliando seu programa de modelos customizados, um avanço estratégico que oferece às organizações a oportunidade única de colaborar diretamente com um grupo seleto de pesquisadores e engenheiros da OpenAI. Este programa é projetado para desenvolver modelos de inteligência artificial profundamente especializados, que são meticulosamente treinados desde o zero para dominar conhecimentos e habilidades específicos a domínios particulares, sejam eles industriais, comerciais ou tecnológicos.


Diferentemente do fine-tuning, que adapta modelos pré-existentes para novas tarefas, a construção de modelos customizados envolve a criação de arquiteturas de IA que começam seu aprendizado com uma base de dados proprietários massiva, muitas vezes consistindo de milhões de exemplos ou bilhões de tokens. Este método permite uma personalização sem precedentes, pois o modelo é construído para internalizar e refletir as complexidades únicas e os requisitos específicos do ambiente de negócios do cliente desde o início de seu treinamento.


Este nível de especialização não apenas garante que o modelo esteja intrinsecamente alinhado com os objetivos estratégicos e operacionais da organização, mas também possibilita uma integração mais suave com os sistemas existentes e uma maior eficácia na execução de tarefas altamente específicas. O programa de modelos customizados é particularmente vantajoso para empresas que necessitam de soluções de IA que vão além das capacidades dos modelos genéricos, proporcionando uma vantagem competitiva significativa ao possibilitar inovações direcionadas e otimizadas para seus requisitos exatos.


Casos de sucesso em personalização de IA


  • Indeed: A plataforma de empregos utilizou a API de fine-tuning para personalizar recomendações de emprego, resultando em melhorias significativas em custo e latência.

  • SK Telecom: A empresa de telecomunicações coreana personalizou um modelo para melhorar a qualidade de atendimento ao cliente, alcançando aumentos notáveis na precisão e satisfação do cliente.

  • Harvey: Uma ferramenta jurídica AI-native que criou um modelo personalizado para compreender extensivamente a legislação de casos, com resultados impressionantes em precisão e preferência dos usuários.


IA sob medida: O avanço da personalização


O futuro da personalização em inteligência artificial (IA) promete uma evolução significativa à medida que mais organizações reconhecem o potencial de alinhar modelos de IA com seus processos específicos e fluxos de trabalho altamente individualizados. À medida que a tecnologia avança e as demandas por soluções mais adaptadas aumentam, a capacidade de personalizar IA se torna uma vantagem competitiva crucial, transformando não apenas a eficiência operacional, mas também a interação humana com sistemas inteligentes.

As recentes inovações e expansões dos programas de modelos customizados e de fine-tuning da OpenAI são testemunhas dessa tendência crescente.


Tais ferramentas e programas oferecem uma gama mais ampla de opções e maior flexibilidade, permitindo que as organizações desenvolvam soluções de IA que não apenas respondem às necessidades imediatas, mas também aprendem e se adaptam de forma proativa às mudanças de condições e requisitos.


O caminho para a personalização em IA está se expandindo para incluir não apenas a adaptação de modelos existentes, mas também o desenvolvimento de sistemas completamente novos que podem ser integrados perfeitamente aos ecossistemas digitais das empresas. Isso envolve o uso de técnicas sofisticadas como aprendizado de transferência, treinamento federado e aprendizado contínuo, que permitem que os modelos se ajustem e evoluam em resposta ao uso real, garantindo que permaneçam relevantes e eficazes ao longo do tempo.


À medida que avançamos, podemos esperar que a personalização em IA não se limite a nichos de mercado ou aplicações de tecnologia de ponta, mas se torne uma norma em setores variados, desde saúde até finanças, educação e além. As organizações que adotarem essa abordagem personalizada não apenas melhorarão sua eficiência e eficácia, mas também estarão na vanguarda da inovação tecnológica, moldando o futuro da interação humana com máquinas inteligentes.


A imagem mostra uma comparação entre duas respostas, uma do GPT-4 e outra de um Harvey Custom Model, a uma pergunta dada: "What is a claim of disloyalty?". As respostas específicas dos modelos não são visíveis porque os espaços estão em branco. No canto inferior direito do Harvey Custom Model, há uma nota que diz: "Preferred 97% of the time".

Personalização avançada: definindo o futuro da IA


A evolução das tecnologias de personalização avançada da OpenAI, por meio de atualizações na API de fine-tuning e a expansão dos programas de modelos customizados, está definindo um novo padrão para o futuro da inteligência artificial (IA). Estas inovações representam um marco crucial, não apenas melhorando significativamente os modelos de IA existentes, mas também inaugurando uma era de oportunidades expansivas para o desenvolvimento de soluções altamente especializadas.


A personalização avançada permite que os modelos de IA sejam finamente ajustados ou totalmente reconstruídos para atender às especificidades de qualquer indústria ou necessidade de negócios. Isso se traduz em uma capacidade aprimorada para modelos de prever, entender e reagir de maneira mais eficaz às condições complexas e dinâmicas do mundo real. Ao personalizar modelos para entender melhor os contextos específicos dentro de setores como saúde, direito, finanças e tecnologia da informação, as empresas podem obter insights mais precisos e resultados mais eficientes.


Por exemplo, um modelo customizado para o setor de saúde pode aprender a interpretar e diagnosticar a partir de dados médicos específicos, oferecendo recomendações mais precisas e personalizadas para tratamento e cuidado. Na indústria jurídica, modelos especialmente treinados podem analisar grandes volumes de documentos legais para prever resultados de casos ou recomendar estratégias jurídicas.


Além disso, essas tecnologias de IA personalizadas abrem caminho para inovações que poderiam revolucionar não apenas indústrias individuais, mas também como as organizações interagem com seus clientes e otimizam operações internas. A capacidade de ajustar e refinar continuamente esses modelos à medida que novos dados são coletados e novos desafios surgem significa que a IA pode evoluir em paralelo com as mudanças no ambiente de negócios.


Essencialmente, as atualizações da API de fine-tuning e a expansão dos programas de modelos customizados da OpenAI não estão apenas aprimorando a tecnologia existente — elas estão redefinindo o que é possível no campo da IA, possibilitando um futuro onde a inteligência artificial é tão variada e especializada quanto os setores que ela busca transformar.


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