O que é o LLM Fine-Tuning? (Tipos e guia passo a passo)

Se decidiu utilizar um LLM (Large Language Model) para a sua empresa, é mais eficaz que este gere resultados utilizando os dados da sua empresa. Os LLMs tradicionais utilizam os dados em que foram treinados para gerar resultados. Ao treinar um modelo de base com fontes de dados específicas, pode personalizar os conjuntos de dados que utiliza para gerar resultados. Por outras palavras, afinar um LLM significa personalizar a sua memória. Se não sabes o que é o ajuste fino de um LLM e como o fazer, nós ajudamos-te!

Neste artigo, vamos explicar-te o que é o ajuste fino do LLM e como o fazeres passo a passo.

Estás pronto?

Vamos mergulhar!

TL; DR

• A afinação de LLM envolve o treino de um modelo de linguagem natural com conhecimentos específicos para realizar tarefas específicas.
• O ajuste fino do LLM é uma atualização que exige que trabalhes com dados estáticos ou pode ser utilizado em chatbots de IA para clientes.
• Para afinar um LLM, é necessário primeiro selecionar um modelo linguístico de grande dimensão e, em seguida, um conjunto de dados.
• Podes então carregar a base de dados para o LLM e definir tokenizadores para levar o LLM à sua forma final.
• Se estás à procura de um assistente de IA para empresas que ofereça funcionalidades avançadas de IA, para além de simplificar o processo de afinação do teu LLM, TextCortex é o caminho a seguir.

O que é o LLM Fine-Tuning?

A afinação de LLM é um método utilizado para treinar um modelo de linguagem natural para realizar tarefas específicas ou adquirir conhecimentos específicos. Esta abordagem envolve a personalização do conhecimento existente de um modelo de linguagem de grande dimensão e incentiva-o a gerar resultados utilizando conjuntos de dados personalizados em vez de genéricos. A afinação de LLM permite que os modelos de IA se especializem num caso de utilização específico, personalizando o modelo de linguagem de grande dimensão subjacente.

Por exemplo, podes personalizar os grandes modelos linguísticos utilizados pelo ZenoChat através do TextCortex e treiná-los com os dados da tua empresa. Dessa forma, o ZenoChat usará seus conjuntos de dados específicos ao gerar resultados e fornecerá respostas mais precisas.

Quando utilizar o LLM Fine-Tuning?

O ajuste fino do LLM é um método eficaz para garantir que os modelos de IA que integra na sua empresa funcionam com dados internos. Se estiveres a adicionar uma ferramenta de IA que funcione com um modelo linguístico de grandes dimensões, será vantajoso fazer o ajuste fino. Desta forma, as ferramentas de IA que adicionas à tua organização podem gerar resultados utilizando os teus conjuntos de dados internos.

Podes usar o método de afinação do LLM para garantir que o chatbot de IA de apoio ao cliente dá respostas precisas e corretas aos clientes. Se os dados da tua empresa não mudam constantemente e te sentes confortável em fornecer a mesma informação aos clientes, o ajuste fino do LLM irá melhorar a funcionalidade do teu chatbot de IA de apoio ao cliente.

Diferentes tipos de afinação

Existem quatro tipos diferentes de métodos de afinação de LLM. Cada tipo tem as suas próprias vantagens e desvantagens. Os tipos de ajuste fino de modelos de linguagem grande incluem:

• Ajustefinosupervisionado: Esta é a abordagem mais direta e comum. É ideal para executar tarefas que requerem conjuntos de dados específicos.
• Aprendizagemcompoucos disparos: Neste método, para além de treinar o LLM com um conjunto de dados, são fornecidos vários exemplos de disparos.
• Aprendizagem por transferência: Neste método, o LLM pode usar a sua base de dados existente para executar uma tarefa diferente.
• Ajuste finoespecífico do domínio: Neste método, o LLM é treinado para gerar resultados num domínio ou indústria específicos.

Um guia passo-a-passo para aperfeiçoar um LLM

Agora que já discutimos o que é o ajuste fino de LLM e como ele funciona, podemos explicar passo a passo como ajustar um LLM para sua empresa ou casos de uso específicos. Já sabemos que o ajuste fino envolve pegar um modelo básico e treiná-lo com um conjunto de dados específico. Vamos descobrir como afinar um LLM passo a passo!

Passo 1: Escolhe um LLM (Large Language Model)

Para fazer o ajuste fino de um modelo, precisamos de um modelo pré-treinado para trabalhar. Podes escolher GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, DeepSeek ou outro modelo de alto nível. Nesta fase, tens de ter em mente que o modelo de base é adequado para a tua tarefa. Por exemplo, LLMs como DeepSeek R1, o4-mini e Claude 4 Sonnet Thinking são ideais para tarefas de raciocínio, enquanto modelos como GPT-4o Mini e Claude 3.5 Haiku são ideais para pesquisa na Internet e recuperação de conhecimento.

Passo 2: Carrega os dados a utilizar

Depois de selecionar o LLM, só precisa de o treinar com os conjuntos de dados específicos que selecionou. Podes carregar os teus conjuntos de dados manualmente ou usar sistemas de armazenamento na nuvem como o Google Drive, Microsoft OneDrive ou Notion. Por exemplo, TextCortex permite-te adicionar diretamente ligações específicas e ligações à nuvem ao afinar o teu LLM, permitindo-te concluir facilmente a fase de carregamento de dados.

Passo 3: Tokenizer

Depois de carregar o conjunto de dados no LLM, precisamos de um sistema de tokenização que o analise e active a sua utilização. Nesta fase, podes criar o teu próprio sistema de tokenização ou adicionar templates de tokenização pré-treinados ao LLM. O sistema de tokenização permitirá que o modelo base analise os dados que carregaste. No entanto, os assistentes de IA como o TextCortex tratam deste passo por ti, permitindo-te passar diretamente para o passo seguinte.

Passo 4: Inicializa o teu modelo

Quando tiveres terminado o passo do tokenizador, podes iniciar o teu modelo de linguagem grande e afinado. Recomendamos que testes o modelo para medir a sua funcionalidade e testar as suas capacidades de geração de resultados.

Passo 5: Melhora o modelo

Depois de começar a utilizar o seu modelo linguístico de grande porte aperfeiçoado, deve utilizar as informações obtidas através da recolha de feedback e da observação do seu desempenho para o aperfeiçoar. Utilizando este método, também podes treinar o teu LLM aperfeiçoado com novos conjuntos de dados.

Afinação vs RAG

Embora o ajuste fino do LLM seja eficaz para empresas que trabalham com dados estáticos, tem dificuldade em atualizar-se e adaptar-se a novos conjuntos de dados. Por exemplo, se a tua empresa actualiza os seus dados de marketing semanalmente, o ajuste fino do LLM será insuficiente para satisfazer as necessidades dos teus empregados ou clientes. Por isso, recomendamos a utilização de sistemas RAG para qualquer tarefa, projeto ou empresa em que não trabalhe com dados estáticos. Os sistemas RAG são implementações de LLM que geram resultados extraindo dados em tempo real de várias bases de conhecimento e oferecem tokenizadores personalizáveis.

TextCortex: Cria modelos de IA personalizados

Se estás à procura de uma solução que simplifique todo o processo de afinação da LLM e que se integre diretamente com a tua empresa, TextCortex é a solução ideal. Para além do ajuste fino do LLM, TextCortex também oferece aos seus utilizadores a funcionalidade agentic RAG. Os modelos de IA ou agentes de IA que constrói com o TextCortex podem integrar-se com o conhecimento da sua empresa e gerar resultados precisos enquanto automatizam os seus fluxos de trabalho. TextCortex oferece várias vantagens para empresas e utilizadores individuais.

Vamos lá ver o que se passa.

Integrations perfeitas com TextCortex

TextCortex oferece integrations com mais de 30.000 sites e aplicações, incluindo Gmail, Google Docs, Pages, Notion e Slack, para estar com os seus utilizadores a qualquer hora e em qualquer lugar. Com o TextCortex, podes continuar a trabalhar sem ter de mudar de separador, poupando assim tempo e energia. Por outras palavras, TextCortex visa proporcionar-te a melhor experiência, adaptando-se ao teu estilo de trabalho, ritmo e necessidades.

TextCortex Bases de conhecimento

TextCortex oferece bases de conhecimento para utilizadores individuais e de equipas, onde podem armazenar todos os seus dados internos e utilizá-los com várias funcionalidades de IA. Utilizando as nossas bases de conhecimento, podes organizar, partilhar e analisar os teus dados internos, utilizá-los para gerar conhecimentos e utilizá-los para criar novos conhecimentos. TextCortex fornece uma poderosa atualização RAG com bases de conhecimento que te permitem gerar resultados para vários LLMs utilizando fontes de conhecimento específicas.

Podes carregar manualmente os teus dados e documentos para as bases de conhecimento TextCortex ou ligar as tuas fontes de conhecimento existentes, como o Microsoft OneDrive, o Google Drive e o Notion , com um único clique. Além disso, podes organizar os teus documentos e dados internos criando ficheiros de base de conhecimentos.

Automatização do fluxo de trabalho TextCortex

TextCortex oferece a automatização de tarefas repetitivas e monótonas a todos os seus utilizadores, incluindo empresas. Com os agentes de IA do TextCortex , podes automatizar qualquer fluxo de trabalho repetitivo da tua empresa e poupar tempo! O agente de IA TextCortex funciona integrado com a tua base de conhecimentos e pode completar tarefas utilizando os teus dados internos. Por exemplo, utilizando a funcionalidade de agente de IA TextCortex , podes criar um assistente que automatize as tarefas do gestor de RH e te ajude a poupar tempo.

Assistência à escrita

Se precisas de criar documentos com frequência ou queres tornar os teus documentos empresariais convincentes, contextuais, bem organizados e sem erros, entãoa assistência de escrita TextCortex foi concebida para ti. A nossa assistência à escrita estabiliza a voz da tua marca e assegura a consistência em todos os teus documentos escritos.

Perguntas frequentes

Qual é o ajuste fino do modelo LLM?

Afinar um LLM (Large Language Model) significa treiná-lo com conjuntos de dados que lhe permitirão realizar tarefas específicas. Este método permite que os modelos de IA que utilizam LLMs gerem resultados utilizando conjuntos de dados especificados por ti em vez de dados pré-treinados.

O que é a afinação de memória LLM?

O ajuste de memória é semelhante ao ajuste fino de LLMs, com o objetivo de personalizar a transferência de dados de uma LLM e permitir que ela execute tarefas específicas. Por exemplo, com o TextCortex, podes substituir a memória de vários LLMs pelas bases de dados da tua escolha.

Posso aperfeiçoar o LLM?

Se tiveres as ferramentas certas ou usares ferramentas como o TextCortex , que simplificam o processo de afinação dos LLMs, podes afinar os LLMs.