Como treinar sua própria IA e o que é ajuste fino?
Como treinar sua própria IA e o que é ajuste fino?
Em nossa última lição, aprendemos que modelos gigantes de IA são “pré-treinados” em uma enorme biblioteca de conhecimentos gerais da Internet. Mas e se você quiser uma IA que seja especialista em um tópico específico, como os produtos da sua empresa, ou que fale em um estilo específico, como um pirata? Você não precisa começar do zero. Em vez disso, você pode pegar um desses modelos enormes e pré-treinados e especializá-lo. Esse processo é chamado de ajuste fino.
Pense em um modelo de IA pré-treinado como um brilhante graduado universitário que sabe um pouco sobre tudo. O ajuste fino é como mandar aquele graduado para a faculdade de direito ou medicina. Você não os está reensinando a ler ou escrever; você está dando a eles livros especializados e treinamento para torná-los especialistas em um campo específico. Você fornece um conjunto de dados de exemplos menor e de alta qualidade, e o modelo ajusta sua “fiação” interna para dominar esse novo domínio ou personalidade.
Para a maioria de nós, “treinar nossa própria IA” não significa construir um modelo massivo do zero, que custa milhões de dólares. Isso significa pegar um modelo existente e adaptá-lo às nossas necessidades específicas. Hoje, existem duas maneiras populares de fazer isso.
Duas maneiras de “treinar” sua própria IA
Você pode criar um assistente especializado em IA usando alguns métodos diferentes, cada um com suas próprias vantagens.
1. Criação de um chatbot personalizado (como um GPT ou um Gem)
Esse é o método mais fácil e acessível. Plataformas como ChatGPT e Gemini permitem que você crie uma versão personalizada de sua IA simplesmente conversando com ela.
- Como funciona: você dá instruções em inglês simples e carrega um conjunto de documentos (como PDFs ou arquivos de texto) para uso como base de conhecimento. O modelo subjacente não muda, mas seu bot personalizado sempre consultará suas instruções e documentos primeiro ao responder.
- Ideal para: criar assistentes pessoais, bots de atendimento ao cliente para seu site ou ajudantes para tarefas específicas com base em um conjunto definido de informações.
- Analogia: é como dar a um assistente inteligente um conjunto específico de fichários e uma descrição do trabalho.
2. Verdadeiro ajuste fino
Esse é um processo mais técnico em que você realmente altera os parâmetros internos do modelo básico para adotar um novo estilo ou habilidade.
- Como funciona: você cria um conjunto de dados de centenas ou milhares de exemplos de “solicitações e respostas” que mostram à IA exatamente como você deseja que ela se comporte. Em seguida, você usa uma plataforma para executar um processo de treinamento que ajusta os pesos do modelo com base em seus exemplos.
- Ideal para: forçar o modelo a adotar uma personalidade, tom ou formato de resposta muito específico que não pode ser obtido com instruções simples.
- Analogia: é como colocar esse assistente inteligente em uma intensa academia de treinamento para mudar a forma como ele pensa e fala.
Um vislumbre do processo de ajuste fino
Embora criar uma GPT personalizada seja a maneira mais fácil de especializar uma IA, o ajuste fino “verdadeiro” é um processo mais poderoso que realmente muda o comportamento do modelo. Embora técnica, a ideia central pode ser entendida em alguns estágios principais, assim como treinar um novo funcionário para um trabalho especializado.
- Prepare seu workshop: A primeira etapa é configurar um ambiente digital adequado. Isso envolve a instalação de software e ferramentas especializados em um computador poderoso, basicamente preparando sua oficina para a complexa tarefa que está por vir.
- Escolha seu aprendiz: você não começa do zero. Você seleciona um modelo de código aberto poderoso e pré-treinado (como o Meta's Llama ou outros) para servir como sua base. É como escolher um aprendiz brilhante e altamente qualificado que você está prestes a transformar em especialista.
- Crie os “livros didáticos” (o conjunto de dados): Essa é a etapa mais crucial. Você cria um conjunto de dados de alta qualidade com centenas ou milhares de exemplos que mostram à IA exatamente como se comportar. Normalmente, cada exemplo é um par de “resposta rápida e ideal”. Por exemplo, se você estiver treinando uma IA médica, fornecerá perguntas médicas combinadas com respostas perfeitas de nível especializado. Esse conjunto de dados se torna o livro didático a partir do qual sua IA aprenderá sua especialidade.
- Inicie o treinamento: Em seguida, você inicia o processo de treinamento usando ferramentas especializadas. O computador alimenta seu conjunto de dados no modelo básico repetidamente. Com cada exemplo que vê, o modelo ajusta levemente seus parâmetros internos para melhorar o fornecimento de respostas que correspondam ao estilo e ao conteúdo de seus “livros didáticos”. Essa é a parte de “ajuste” do ajuste fino.
- Teste seu novo especialista: após a conclusão do treinamento, você testa o modelo recém-ajustado. Muitas vezes, você verá uma melhora drástica em sua capacidade de lidar com as tarefas específicas para as quais você o treinou, pois agora ele absorveu o conhecimento e o estilo do seu conjunto de dados personalizado.
Visualizando um conjunto de dados de ajuste fino
Para realmente entender o ajuste fino, ajuda ver como são os “livros didáticos” que fornecemos à IA. Um conjunto de dados é basicamente uma longa lista de exemplos, com cada exemplo contendo o aviso que queremos que a IA entenda e a resposta perfeita e “padrão-ouro” com a qual queremos que ela aprenda. Ao analisar milhares desses pares, a IA aprende o tom, a estrutura e o conhecimento especializado desejados.
Aqui estão alguns exemplos de como esses pares podem parecer para uma IA médica:
Exemplo 1: consulta de sintomas do paciente
“Tenho sentido sede o tempo todo, preciso urinar com frequência e estou perdendo peso sem tentar. O que poderia ser isso?”
Os sintomas que você está descrevendo — sede excessiva (polidipsia), micção frequente (poliúria) e perda de peso inexplicável — são sinais clássicos de hiperglicemia (alto nível de açúcar no sangue) e estão fortemente associados ao diabetes tipo 2.
É crucial consultar um profissional de saúde para um diagnóstico adequado, que normalmente envolve exames de sangue, como glicose plasmática em jejum ou teste de A1c. Por favor, não se autodiagnostique. Agende uma consulta com seu médico para discutir esses sintomas o mais rápido possível.
Exemplo 2: pergunta sobre interação medicamentosa
“Posso comer toranja se eu estiver tomando estatina para meu colesterol?”
Não, geralmente não é recomendado consumir toranja ou suco de toranja enquanto estiver tomando estatinas.
A toranja contém compostos que podem interferir com a enzima do intestino responsável por quebrar a estatina. Essa interferência pode levar a níveis mais altos do medicamento no sangue, aumentando o risco de efeitos colaterais como danos ao fígado e dores musculares (rabdomiólise).
Sempre consulte seu médico ou farmacêutico sobre possíveis interações alimentares e medicamentosas específicas de seu medicamento.
Exemplo 3: Interpretação dos resultados do laboratório
“Meus resultados de laboratório dizem que meu colesterol LDL é 170 mg/dL. O que isso significa?”
Um nível de colesterol LDL de 170 mg/dL é considerado alto.
LDL significa lipoproteína de baixa densidade, geralmente chamada de colesterol “ruim” porque altos níveis podem levar ao acúmulo de placa nas artérias, aumentando o risco de doenças cardíacas e derrames. Embora os níveis ideais possam variar com base nos fatores de risco individuais, um nível abaixo de 100 mg/dL geralmente é considerado ideal para a maioria dos adultos.
Você deve discutir esse resultado com seu médico, que pode avaliar seu risco cardiovascular geral e recomendar o melhor curso de ação, que pode incluir mudanças no estilo de vida, como dieta e exercícios, ou potencialmente medicamentos.
Conceito-chave: o ajuste fino é uma forma de viés
Ajustar é como ensinar uma IA a ser rapper ou músico clássico. Trata-se de ajustar o entendimento geral da IA para se destacar em um estilo ou gênero específico. No entanto, essa especialização também pode introduzir preconceitos com base nos dados específicos dos quais ela aprende.
Verificação rápida
Qual é a principal diferença entre criar uma GPT personalizada e um verdadeiro “ajuste fino”?
Recapitulação: Treinando sua própria IA
O que abordamos:
- “Treinar sua própria IA” geralmente significa ajustar um modelo grande e pré-treinado para uma tarefa ou personalidade especializada.
- É como mandar um graduado universitário para uma escola especializada em vez de ensiná-lo desde o jardim de infância.
- O método mais fácil é criar um GPT personalizado (ou um bot similar) fornecendo instruções e fazendo o upload de arquivos de conhecimento.
- Um método mais técnico envolve a criação de um grande conjunto de dados de exemplos para realmente alterar o comportamento do modelo básico.
Por que isso é importante:
- É aqui que a IA se torna verdadeiramente pessoal e poderosa para necessidades específicas. Ele passa de uma ferramenta de uso geral para um especialista personalizado, feito sob medida apenas para você ou sua empresa.
A seguir:
- Analisaremos os dados com os quais essas IAs aprendem e por que a fonte desses dados é tão importante.