Engenharia de IA: Dominando Modelos de Fundação, Avaliação e Seleção para Aplicações Eficientes

Introdução: A Nova Fronteira da Engenharia de IA

O cenário da inteligência artificial está passando por uma transformação radical. Modelos de IA têm se tornado dramaticamente melhores na resolução de problemas reais, enquanto as barreiras para construir com eles diminuíram significativamente. Esta revolução silenciosa está criando uma nova disciplina: a Engenharia de IA.

Diferente da abordagem tradicional que exigia construir modelos do zero, a Engenharia de IA representa um paradigma completamente novo – um que aproveita o poder dos modelos de fundação pré-existentes e os adapta para necessidades específicas. É uma mudança fundamental que está redefinindo como construímos sistemas inteligentes.

Neste artigo, vamos explorar os fundamentos desta disciplina emergente, com foco especial em modelos de fundação, métodos de avaliação e estratégias de seleção de modelos – elementos essenciais para qualquer engenheiro de IA.

O que é Engenharia de IA? Uma Nova Abordagem para Sistemas Inteligentes

A Engenharia de IA pode ser definida como a disciplina que constrói aplicações sobre modelos de fundação pré-existentes, em vez de treinar modelos do zero. Esta abordagem representa uma mudança fundamental na forma como desenvolvemos sistemas de IA.

Ao contrário dos Engenheiros de Machine Learning tradicionais que constroem modelos a partir do zero, os Engenheiros de IA aproveitam modelos existentes – focando menos no treinamento e mais na adaptação. Esta mudança de paradigma foi possibilitada por dois avanços críticos:

1. Auto-supervisão: Uma técnica que permite aos modelos aprenderem a partir de dados não rotulados, superando a necessidade de rotulagem manual e abrindo caminho para os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs).
2. Acessibilidade: A crescente disponibilidade de modelos poderosos por meio de APIs ou código aberto, democratizando o acesso à IA avançada.

Hoje, vemos modelos de fundação alimentando tudo, desde assistentes de codificação como o GitHub Copilot até ferramentas de geração de imagens, auxiliares de escrita, bots de suporte ao cliente e sofisticados sistemas de análise de dados.

Entendendo Modelos de Fundação: A Importância dos Dados de Treinamento

Os modelos de fundação são apenas tão bons quanto os dados em que foram treinados. Esta realidade fundamental tem implicações profundas para sua aplicação prática.

Limitações Inerentes aos Dados

Se um modelo não viu exemplos de um idioma ou conceito específico durante o treinamento, simplesmente não terá esse conhecimento. Esta limitação crítica se manifesta de várias formas:

• A maioria dos grandes modelos de fundação é treinada em dados coletados da web, que frequentemente contêm clickbait, desinformação, conteúdo racista e notícias falsas.
• A distribuição linguística nos dados de treinamento é fortemente distorcida. Cerca de metade de todos os dados coletados está em inglês, o que significa que idiomas com milhões de falantes são frequentemente sub-representados.
• Domínios específicos como medicina, direito ou ciências podem ter representação insuficiente, levando a lacunas significativas de conhecimento.

Esta realidade destaca a importância de compreender profundamente a procedência e composição dos dados de treinamento ao selecionar modelos para aplicações específicas.

Arquitetura de Modelos: Transformers e o Mecanismo de Atenção

A maioria dos modelos de fundação modernos utiliza a arquitetura Transformer, que revolucionou o processamento de linguagem natural através do mecanismo de atenção.

Como Funcionam os Transformers

Os Transformers resolvem problemas fundamentais dos modelos sequência-a-sequência anteriores:

• Utilizam o mecanismo de atenção para ponderar a importância de diferentes tokens de entrada, permitindo que o modelo “preste atenção” a partes relevantes do contexto.
• Processam tokens em paralelo, resultando em desempenho significativamente mais rápido.
• O mecanismo de atenção utiliza vetores de Consulta (Q), Chave (K) e Valor (V) para determinar a influência de cada token de entrada.

Um Transformer completo consiste em múltiplos blocos, cada um contendo um módulo de atenção e um módulo de rede neural. Por exemplo, o Llama 2-7B possui 32 cabeças de atenção, permitindo que o modelo se concentre em diferentes grupos de tokens simultaneamente.

Esta arquitetura poderosa é o que permite aos modelos de fundação compreender contexto, gerar texto coerente e realizar tarefas complexas de processamento de linguagem.

Tamanho do Modelo e Escalonamento: Equilíbrio entre Capacidade e Recursos

Quando se trata de modelos de fundação, o tamanho importa – mas não é tão simples quanto “quanto maior, melhor”.

A Ciência do Escalonamento

Modelos maiores com mais parâmetros geralmente apresentam melhor desempenho, mas existem considerações importantes:

• A lei de escala de Chinchilla ajuda a calcular o tamanho ideal do modelo e dos dados para um orçamento computacional específico. Ela sugere que o número de tokens de treinamento deve ser aproximadamente 20 vezes o tamanho do modelo.
• Embora o custo para alcançar o mesmo desempenho do modelo esteja diminuindo com o tempo, o custo para melhorias marginais permanece alto.
• Modelos esparsos podem exigir menos computação do que modelos densos menores, oferecendo uma alternativa eficiente.

Os modelos enfrentam gargalos significativos de escalonamento:

• Dados de treinamento de alta qualidade são limitados
• Data centers consomem 1-2% da eletricidade global, levantando preocupações de sustentabilidade
• O custo para melhorias marginais aumenta exponencialmente

Estas considerações destacam a importância de selecionar cuidadosamente o tamanho do modelo com base nas necessidades específicas da aplicação e nos recursos disponíveis.

Pós-Treinamento e Alinhamento: Refinando para Utilidade e Segurança

Os modelos de fundação brutos raramente são adequados para aplicações do mundo real. O pós-treinamento aborda questões como otimização de conclusão de texto e saídas problemáticas através de dois passos principais:

Supervisionando a Adaptação

1. Supervised Fine-Tuning (SFT): Otimiza o modelo para conversações em vez de simples conclusão de texto. Este processo requer dados de instrução de alta qualidade e transforma um modelo de conclusão em um assistente conversacional.
2. Preference Finetuning: Alinha o modelo com valores humanos usando aprendizado por reforço – frequentemente chamado de RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). Métodos mais recentes como Direct Preference Optimization (DPO) oferecem alternativas mais eficientes ao RLHF tradicional.

Estes processos de pós-treinamento são essenciais para transformar modelos de fundação em assistentes úteis, seguros e alinhados com os valores humanos.

Metodologia de Avaliação: O Desafio de Medir o Desempenho da IA

A avaliação é crucial para mitigar riscos, descobrir oportunidades e compreender falhas do sistema em Engenharia de IA. No entanto, avaliar sistemas de IA apresenta desafios únicos:

Por que a Avaliação de IA é Diferente

• Problemas complexos: Muitas tarefas exigem expertise para avaliar corretamente
• Tarefas abertas: Frequentemente não há uma única resposta correta
• Natureza de caixa-preta: É difícil entender o funcionamento interno dos modelos
• Saturação de benchmarks: Benchmarks públicos podem rapidamente se tornar obsoletos
• Capacidades emergentes: Novos modelos podem apresentar habilidades inesperadas

Os modelos de linguagem são treinados usando cross-entropy e perplexidade, medindo quão bem eles preveem o próximo token em uma sequência. A perplexidade mede a incerteza que um modelo tem ao prever o próximo token; perplexidade mais baixa indica melhor previsibilidade, mas sua confiabilidade diminui com o pós-treinamento.

Métodos de Avaliação

1. Avaliação exata: Usada quando há respostas inequivocamente corretas, como em questões de múltipla escolha
2. Similaridade com a verdade: Comparando outputs com referências usando:
   • Correspondência exata
   • Similaridade lexical (distância de edição, sobreposição de n-gramas)
   • Similaridade semântica (embeddings de texto)
3. Juízes de IA: Modelos treinados para avaliar outros modelos, oferecendo avaliações rápidas, baratas e explicáveis

Os juízes de IA têm limitações, incluindo outputs probabilísticos, métricas não padronizadas e vieses favorecendo modelos, posições ou comprimentos específicos.

Seleção de Modelos e Critérios de Avaliação: Encontrando o Ajuste Perfeito

A seleção de modelos envolve encontrar iterativamente o melhor desempenho e mapear modelos ao longo de eixos de custo-desempenho para escolher o ideal para um determinado orçamento.

Critérios Essenciais para Comparação

Os critérios de avaliação para comparação de modelos podem ser organizados em:

1. Capacidades específicas do domínio: Conhecimento e habilidades relevantes para sua aplicação
2. Capacidades de geração: Qualidade, diversidade e controle do texto gerado
3. Capacidades de seguir instruções: Quão bem o modelo segue direções específicas
4. Custo e latência: Considerações práticas para implementação

Atributos Hard vs. Soft

A avaliação de modelos envolve diferenciar entre:

• Atributos “hard” (impossíveis de mudar): Como restrições de licença, tamanho do modelo
• Atributos “soft” (melhoráveis através de adaptação): Como precisão, consistência factual

Um fluxo de trabalho de alto nível envolve filtrar modelos por atributos hard, usar informações públicas para reduzir candidatos, executar experimentos e monitorar continuamente o modelo escolhido.

Construir vs. Comprar

A decisão entre APIs de modelos comerciais e hospedar um modelo de código aberto considera fatores como:

• Privacidade de dados: Dados sensíveis podem exigir hospedagem própria
• Linhagem de dados e direitos autorais: Considerações legais sobre como os dados são usados
• Desempenho: Latência, throughput e requisitos de confiabilidade
• Funcionalidade: Recursos específicos necessários para sua aplicação

Modelos proprietários são mais fáceis de começar e escalar, mas podem ser caros e menos flexíveis; uma API interna padrão facilita a troca de modelos quando necessário.

Construindo Pipelines de Avaliação Robustas

Projetar uma pipeline de avaliação robusta envolve avaliar outputs finais e intermediários, considerando relevância, consistência e segurança. As rubricas devem ser detalhadas e vinculadas a métricas de negócios.

Práticas Recomendadas para Avaliação

• Vincular métricas a resultados de negócios
• Estabelecer limiares de utilidade
• Utilizar vários métodos como classificadores, similaridade semântica e juízes de IA
• Avaliar a aplicação em diferentes segmentos de dados/usuários para evitar vieses
• Estar atento ao Paradoxo de Simpson, onde o modelo pode ter melhor desempenho no agregado, mas pior em subconjuntos individuais

Conclusão: Navegando no Futuro da Engenharia de IA

A seleção de modelos é difícil mas crucial, exigindo equilíbrio entre desempenho, custo, privacidade e controle em meio a um número crescente de modelos de fundação disponíveis.

À medida que a Engenharia de IA continua evoluindo, a capacidade de selecionar, avaliar e adaptar modelos de fundação se tornará uma habilidade cada vez mais valiosa. Compreender os fundamentos dos modelos de fundação, dominar métodos de avaliação robustos e desenvolver estratégias eficazes de seleção de modelos são competências essenciais para qualquer engenheiro de IA.

O futuro pertence àqueles que podem aproveitar efetivamente esses modelos poderosos, adaptando-os para resolver problemas específicos enquanto navegam pelas complexidades de custo, desempenho, privacidade e alinhamento ético.

Fonte: Baseado em um resumo do livro de Chip Huyen sobre Engenharia de IA, com foco em modelos de fundação, avaliação e seleção de modelos.