Índice
Introdução
Os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) são ferramentas poderosas utilizadas em diversas aplicações. No entanto, garantir que esses modelos operem com precisão e consistência pode ser um desafio. Este tutorial detalhado e abrangente apresenta estratégias e técnicas para otimizar LLMs, assegurando resultados mais precisos e confiáveis.
1. Introdução à Otimização de LLMs para Precisão
A otimização dos LLMs é uma tarefa complexa devido a várias razões:
- Saber como começar a otimizar a precisão.
- Quando usar cada método de otimização.
- Determinar o nível de precisão necessário para a produção.
Este tutorial fornece um modelo mental para otimizar LLMs em termos de precisão e comportamento, explorando métodos como engenharia de prompt, geração aumentada por recuperação (RAG) e ajuste fino. Vamos destacar como e quando usar cada técnica, além de compartilhar algumas armadilhas comuns.
2. Modelo Mental para Otimização de LLMs
A maioria dos guias de “como fazer” apresenta a otimização como um fluxo linear simples: começa-se com a engenharia de prompt, depois passa-se para a geração aumentada por recuperação e, finalmente, ao ajuste fino. No entanto, na prática, esses métodos não seguem uma ordem rígida, e cada técnica resolve problemas diferentes.
3. Contexto de Otimização de LLMs
A otimização de LLMs pode ser vista como uma matriz, onde diferentes técnicas são aplicadas conforme necessário. O processo de otimização envolve testar, aprender, avaliar e ajustar continuamente, identificando se a necessidade é de otimização de contexto ou de comportamento do modelo.
4. Engenharia de Prompt
A engenharia de prompt é um excelente ponto de partida e muitas vezes é a única técnica necessária para casos de uso como sumarização, tradução e geração de código. A engenharia de prompt força a definição de critérios de precisão para o caso de uso específico e envolve fornecer entradas claras e específicas para direcionar o LLM.
Exemplos de Estratégias de Engenharia de Prompt:
- Escrever instruções claras.
- Dividir tarefas complexas em subtarefas mais simples.
- Dar tempo ao GPT para “pensar”.
- Testar mudanças sistematicamente.
- Fornecer texto de referência.
- Utilizar ferramentas externas.
5. Geração Aumentada por Recuperação (RAG)
O RAG melhora a precisão e a consistência dos LLMs ao fornecer contextos específicos retirados de uma base de conhecimento. Essa técnica é útil quando o modelo precisa acessar informações de domínio específico para gerar respostas precisas.
Aplicação de RAG:
- Embedar uma base de conhecimento com estatísticas.
- Quando o usuário faz uma pergunta, a consulta é embebida e o conteúdo mais relevante é recuperado da base de conhecimento.
- Avaliar se o modelo está respondendo corretamente ao contexto fornecido.
6. Ajuste Fino (Fine-Tuning)
O ajuste fino envolve continuar o treinamento do LLM com um conjunto de dados específico do domínio, melhorando a precisão em tarefas específicas e aumentando a eficiência do modelo. Este processo começa com a preparação de um conjunto de dados de treinamento que deve representar exatamente o que o modelo verá no mundo real.
Práticas Recomendadas para Ajuste Fino:
- Começar com engenharia de prompt.
- Focar na qualidade dos dados de treinamento em vez da quantidade.
- Garantir que os exemplos de treinamento sejam representativos do ambiente de produção.
7. Combinação de Técnicas
Combinar engenharia de prompt, RAG e ajuste fino pode oferecer uma solução robusta, balanceando fraquezas e aproveitando os pontos fortes de cada técnica. Por exemplo, usar RAG para fornecer contexto e ajuste fino para ensinar comportamento complexo.
8. Determinação do Nível de Precisão Necessário para Produção
Definir o quanto de precisão é “suficiente” para a produção é uma decisão crítica. Avaliar o impacto comercial das falhas e sucessos do LLM ajuda a determinar o nível aceitável de precisão para diferentes aplicações, como atendimento ao cliente. É importante considerar tanto o contexto empresarial quanto técnico ao definir essas metas.
9. Tomada de Decisões Empresariais e Técnicas
A confiança nos LLMs pode ser desafiadora devido à natureza imprevisível das falhas. Analisar os casos de sucesso e falha, e medir estatísticas empíricas, como a pontuação de satisfação do cliente (CSAT), ajuda a tomar decisões informadas sobre a implementação de LLMs. No contexto técnico, é essencial construir uma solução que lide com falhas de maneira que não perturbe a experiência do usuário.
10. Conclusão e Próximos Passos
Este tutorial oferece uma visão abrangente das técnicas de otimização de LLMs. Aplicando essas estratégias, você pode alcançar uma produção consistente. Explore os métodos discutidos, adapte-os às suas necessidades específicas e continue a iterar para melhorar a precisão e consistência dos seus modelos.