Guia Completo para Fine-tuning de Modelos de Geração de Texto da OpenAI

Introdução

O fine-tuning é uma técnica poderosa que permite aprimorar modelos de linguagem pré-treinados da OpenAI para atender necessidades específicas. Ao contrário da simples engenharia de prompts, o fine-tuning possibilita treinar o modelo com um número maior de exemplos, resultando em respostas mais precisas, consistentes e alinhadas com seus objetivos. Este processo envolve a customização de modelos como o GPT-4 ou GPT-3.5 através de conjuntos de dados específicos para sua aplicação.

Neste guia, exploraremos detalhadamente o processo de fine-tuning, desde a compreensão de seus fundamentos até a implementação prática. Você aprenderá quando o fine-tuning é a melhor escolha, como preparar seus dados, selecionar o modelo adequado, estimar custos, executar o treinamento e avaliar os resultados. Este conhecimento permitirá que você aprimore significativamente o desempenho dos modelos de linguagem em suas aplicações específicas.

Ao final deste guia, você estará equipado com o conhecimento necessário para implementar o fine-tuning em seus próprios projetos, melhorando a qualidade das respostas geradas, reduzindo custos e aumentando a eficiência de suas aplicações baseadas em IA.

Pré-requisitos

Antes de iniciar o processo de fine-tuning, certifique-se de que você possui:

• Uma conta na OpenAI com acesso à API
• Conhecimento básico sobre modelos de linguagem e como eles funcionam
• Entendimento de formatos JSON para estruturação de dados
• Um conjunto de dados de exemplos para treinamento (conversas, perguntas/respostas, etc.)
• Familiaridade com conceitos básicos de aprendizado de máquina
• Python instalado (opcional, mas útil para preparação de dados)
• Orçamento para cobrir os custos do fine-tuning (valores variam conforme o modelo e quantidade de dados)

Passo a Passo para Fine-tuning

1. Compreendendo o que é Fine-tuning e seus benefícios

O fine-tuning é um processo que aprimora o aprendizado de modelos de linguagem através do treinamento com exemplos específicos para uma tarefa. Os modelos de geração de texto da OpenAI, como o GPT-4 e GPT-3.5, já são pré-treinados em uma vasta quantidade de texto, o que lhes permite gerar respostas coerentes para diversos tipos de solicitações. No entanto, esses modelos podem ser aprimorados para tarefas específicas através do fine-tuning.

Quando utilizamos um modelo sem fine-tuning, dependemos do “aprendizado de poucos exemplos”, onde demonstrações são incluídas no prompt para mostrar ao modelo como executar uma tarefa. Essa abordagem tem limitações, principalmente relacionadas ao número de exemplos que podem ser incluídos em um único prompt. O fine-tuning supera essa limitação ao permitir o treinamento com muito mais exemplos, resultando em um modelo que compreende melhor a tarefa específica.

Os benefícios do fine-tuning são múltiplos e significativos. Primeiramente, há uma melhora considerável na qualidade dos resultados em comparação com a simples utilização de prompts. Além disso, é possível treinar o modelo com um número muito maior de exemplos do que caberia em um prompt, o que amplia sua capacidade de aprendizado. O fine-tuning também proporciona economia de tokens, já que os prompts podem ser mais curtos, e reduz a latência das solicitações, tornando a interação com o modelo mais ágil e eficiente.

2. Identificando os modelos compatíveis com Fine-tuning

A OpenAI disponibiliza vários modelos que podem ser submetidos ao processo de fine-tuning, cada um com características específicas que os tornam adequados para diferentes necessidades. Atualmente, os modelos disponíveis incluem o gpt-4o-2024-08-06, gpt-4o-mini-2024-07-18, gpt-4-0613, gpt-3.5-turbo-0125, gpt-3.5-turbo-1106 e gpt-3.5-turbo-0613. É importante estar atento a atualizações, pois a lista de modelos compatíveis pode mudar com o tempo.

Para a maioria dos usuários, o modelo gpt-4o-mini é recomendado como ponto de partida para o fine-tuning. Este modelo oferece um bom equilíbrio entre capacidade e custo, sendo adequado para uma ampla gama de aplicações. A escolha do modelo deve considerar fatores como a complexidade da tarefa, o orçamento disponível e os requisitos específicos do seu projeto.

Uma característica interessante do fine-tuning é a possibilidade de aplicar o processo a um modelo que já passou por fine-tuning anteriormente. Isso permite um refinamento progressivo do modelo, adaptando-o cada vez mais às suas necessidades específicas. Por exemplo, você pode fazer o fine-tuning de um modelo para compreender o domínio médico e, posteriormente, refinar esse modelo para se especializar em cardiologia, criando assim um modelo altamente especializado para sua aplicação.

3. Avaliando quando usar Fine-tuning

O fine-tuning é uma ferramenta poderosa para melhorar o desempenho dos modelos em aplicações específicas, mas exige um investimento considerável de tempo e esforço. Antes de optar pelo fine-tuning, é recomendado explorar abordagens mais simples e rápidas, como a engenharia de prompts, o encadeamento de prompts e as chamadas de funções. Estas técnicas têm um ciclo de feedback muito mais rápido, permitindo iterações e ajustes em questão de minutos, enquanto o fine-tuning pode levar horas ou dias.

Existem casos específicos onde o fine-tuning se mostra particularmente útil. Por exemplo, quando você precisa definir um estilo, tom ou formato consistente para as respostas do modelo, o fine-tuning pode ser muito eficaz. Ele também é valioso para melhorar a confiabilidade na produção de uma saída desejada, corrigir falhas em prompts complexos, lidar com múltiplos casos extremos ou executar novas tarefas difíceis de articular em um prompt convencional.

É importante entender que o trabalho inicial com engenharia de prompts não é desperdiçado, mesmo que você eventualmente opte pelo fine-tuning. Na verdade, os insights e exemplos desenvolvidos durante a fase de engenharia de prompts são valiosos para criar um conjunto de dados de treinamento eficaz para o fine-tuning. Além disso, o fine-tuning pode reduzir custos operacionais ao permitir que um modelo mais econômico, como o gpt-4o-mini ajustado, substitua um modelo mais caro como o gpt-4o em determinadas tarefas.

4. Preparando o conjunto de dados para Fine-tuning

A preparação adequada do conjunto de dados é crucial para o sucesso do fine-tuning. Você deve criar um conjunto diversificado de conversas de demonstração que sejam semelhantes às interações que o modelo terá em produção. Cada exemplo no conjunto de dados deve seguir o formato da API Chat Completions da OpenAI, ou seja, uma lista de mensagens com papel (role), conteúdo (content) e, opcionalmente, nome (name).

A estrutura básica de cada exemplo deve incluir mensagens do sistema, do usuário e do assistente. A mensagem do sistema define o comportamento geral do assistente, a mensagem do usuário contém a pergunta ou solicitação, e a mensagem do assistente apresenta a resposta desejada. Por exemplo, para treinar um chatbot sarcástico, um exemplo poderia ter uma mensagem do sistema indicando que “Marv é um chatbot factual, mas também sarcástico”, seguida de uma pergunta do usuário como “Qual é a capital da França?” e uma resposta do assistente como “Paris, como se todo mundo já não soubesse disso”.

É fundamental incluir exemplos que abordem casos onde o modelo não se comporta como desejado. Esses exemplos “negativos” ajudam o modelo a aprender o que evitar. Além disso, para conversas com múltiplas interações (multi-turn), é possível controlar quais mensagens do assistente são aprendidas durante o fine-tuning usando o atributo ‘weight’. Por exemplo, definir ‘weight’ como 0 para uma mensagem específica do assistente faz com que essa mensagem seja ignorada durante o treinamento, o que é útil quando você quer incluir contexto sem influenciar o aprendizado do modelo.

5. Definindo a quantidade de exemplos e divisão treino/teste

Para iniciar o processo de fine-tuning, são necessários pelo menos 10 exemplos, embora essa quantidade mínima raramente seja suficiente para obter melhorias significativas. A recomendação é começar com 50 exemplos bem elaborados e avaliar se o modelo apresenta sinais de melhora após o treinamento. Se não houver melhora perceptível, isso pode indicar a necessidade de repensar a configuração da tarefa ou a estrutura dos dados de treinamento.

Em geral, 50 a 100 exemplos são suficientes para observar melhorias visíveis no comportamento do modelo. No entanto, a quantidade ideal varia conforme a complexidade da tarefa e a diversidade de casos que o modelo precisa aprender. Tarefas mais complexas ou com maior variabilidade podem exigir conjuntos de dados maiores para resultados satisfatórios.

Uma prática essencial é dividir o conjunto de dados em partes de treinamento e teste. O conjunto de treinamento é usado para o fine-tuning propriamente dito, enquanto o conjunto de teste serve para avaliar o desempenho do modelo após o treinamento. Esta divisão permite monitorar o progresso durante o treinamento e identificar problemas como overfitting, onde o modelo memoriza os exemplos de treinamento, mas não generaliza bem para novos casos. Uma proporção comum é usar 80% dos dados para treinamento e 20% para teste, mas isso pode variar dependendo do tamanho total do conjunto de dados e da natureza da tarefa.

6. Compreendendo os limites de tokens e estimando custos

Os limites de tokens são um fator crucial a considerar ao planejar o fine-tuning, pois variam de acordo com o modelo escolhido. Por exemplo, o gpt-4o-mini e o gpt-3.5-turbo possuem diferentes limites para o comprimento de contexto de inferência e para o comprimento de contexto dos exemplos de treinamento. É essencial verificar a documentação mais recente da OpenAI para conhecer os limites específicos do modelo que você pretende utilizar.

Para estimar o custo de um trabalho de fine-tuning, você pode usar a seguinte fórmula: (custo base de treinamento por 1 milhão de tokens de entrada ÷ 1 milhão) × número de tokens no arquivo de entrada × número de épocas treinadas. Esta estimativa ajuda a planejar o orçamento necessário para o projeto e evitar surpresas financeiras. É importante notar que não há cobrança pelos tokens usados na validação do treinamento, apenas pelos tokens efetivamente utilizados no processo de treinamento.

Antes de iniciar o fine-tuning, é altamente recomendável verificar a formatação dos dados e estimar o custo usando ferramentas específicas. A OpenAI disponibiliza scripts Python que podem ajudar a identificar erros de formatação, revisar contagens de tokens e calcular o custo estimado do treinamento. Esses scripts são valiosos para garantir que o processo ocorra sem problemas e dentro do orçamento planejado. Além disso, arquivos maiores que 512 MB podem exigir procedimentos especiais de upload, utilizando a API Uploads da OpenAI para envio em partes.

7. Criando e utilizando um modelo Fine-tuned

Após preparar e validar seu conjunto de dados, o próximo passo é criar um job de fine-tuning. Isso pode ser feito através da interface do usuário de fine-tuning da OpenAI ou utilizando o SDK OpenAI. Para criar o job via SDK, você precisa especificar o arquivo de treinamento e o modelo base a ser utilizado. Opcionalmente, você pode usar o parâmetro ‘suffix’ para personalizar o nome do modelo resultante, facilitando sua identificação posteriormente.

Uma vez iniciado o job de fine-tuning, o processo pode levar algum tempo para ser concluído, dependendo do tamanho do conjunto de dados e do modelo escolhido. A OpenAI enviará uma confirmação por email quando o treinamento for concluído. Durante esse período, é possível monitorar o progresso listando os trabalhos existentes, recuperando o status de um trabalho específico ou, se necessário, cancelando um trabalho em andamento.

Após a conclusão bem-sucedida do job, o modelo fine-tuned estará disponível para uso na API Chat Completions e no Playground da OpenAI. Para utilizá-lo, basta especificar o nome do modelo fine-tuned no parâmetro ‘model’ da requisição. É importante notar que pode levar alguns minutos após a conclusão do treinamento para que o modelo esteja completamente pronto para lidar com solicitações. Além do modelo final, o processo de fine-tuning também cria checkpoints ao final de cada época de treinamento, que podem ser acessados via API e são úteis para evitar overfitting, permitindo selecionar a versão do modelo com melhor desempenho em seu conjunto de teste.

Conclusão

O fine-tuning de modelos de geração de texto da OpenAI representa uma poderosa ferramenta para aprimorar o desempenho de sistemas baseados em IA. Ao longo deste guia, exploramos como este processo permite melhorar significativamente a qualidade das respostas, economizar tokens, reduzir a latência e adaptar modelos para necessidades específicas.

Começamos compreendendo os fundamentos do fine-tuning e seus benefícios em comparação com a simples engenharia de prompts. Identificamos os modelos compatíveis e aprendemos a avaliar quando o fine-tuning é a abordagem mais adequada. Em seguida, detalhamos o processo de preparação de dados, definição da quantidade de exemplos necessários, compreensão dos limites de tokens e estimativa de custos. Por fim, exploramos como criar e utilizar um modelo fine-tuned em aplicações reais.

Para obter os melhores resultados, lembre-se de que o fine-tuning é um processo iterativo. Após o treinamento inicial, avalie cuidadosamente o desempenho do modelo, identifique áreas para melhoria e refine seu conjunto de dados conforme necessário. Com prática e experimentação, você poderá criar modelos altamente especializados que oferecem respostas precisas, consistentes e alinhadas com suas necessidades específicas, potencializando o valor da IA generativa em suas aplicações.

Fonte: OpenAI. “Fine-tuning de Modelos de Geração de Texto”. Disponível em: https://www.openai.com/blog/fine-tuning-models.