Introdução ao Fine-tuning com o Promptrepo

Um modelo de IA genérico chega perto na sua tarefa, mas não acerta: ele não conhece suas categorias nem seu formato, e prompts mais longos só vão até certo ponto. Treinar um modelo do zero é lento e exige muitos dados. O fine-tuning fica no meio: você pega um modelo treinado e o ensina com seus próprios exemplos. Com o Promptrepo, você faz isso pelo Google Sheets sem código, e o modelo responde nas suas categorias e no seu formato.

Vamos começar. Crie seu modelo de IA a partir de um exemplo e teste enquanto lê.

Fine-tuning é o processo de pegar um modelo de IA pré-treinado e otimizá-lo para uma tarefa específica, treinando-o mais com um conjunto de dados especializado. Em vez de treinar um modelo do zero, o fine-tuning parte do que o modelo já sabe e ensina a ele a sua tarefa.

Por que fazer fine-tuning de modelos de IA?

  1. Mais precisão: modelos pré-treinados são de uso geral. O fine-tuning os torna específicos para a sua área, o que melhora o desempenho.
  2. Menos dados necessários: como o modelo já tem um conhecimento de base, precisamos só de um conjunto de dados menor e de alta qualidade.
  3. Mais eficiência: o fine-tuning pode ser bem mais rápido e barato do que treinar um modelo do zero.

Fluxo de fine-tuning no Promptrepo

No Promptrepo, o fine-tuning tem quatro passos:
  1. Defina sua tarefa: classificação, extração ou geração
  2. Prepare os dados de treinamento: selecione exemplos que mostrem o comportamento desejado
  3. Treine o modelo: use o Promptrepo para fazer o fine-tuning com seu conjunto de dados
  4. Avalie & repita: teste e melhore o modelo com base no desempenho real

Exemplo: fine-tuning de um modelo para classificar alimentos

Digamos que queremos classificar alimentos em categorias diferentes, como Red Meat, Beverages, Cheese ou General Foods. Em vez de criar um classificador do zero, fazemos o fine-tuning de um modelo existente com dados específicos de alimentos.
Passos:
  1. Colete os dados: crie uma planilha com os nomes dos alimentos & as respectivas categorias.
  2. Faça o fine-tuning no Promptrepo: digite um exemplo, publique o modelo e adicione sua planilha à planilha do Google dele.
  3. Teste & implante: o modelo agora classifica novos alimentos com precisão.
O fine-tuning cria um modelo preciso a partir de um conjunto pequeno dos seus próprios exemplos. Os próximos artigos mostram como criar modelos de classificação, extração e geração com o Promptrepo.

Links relacionados

Criar um modelo de classificação
Criar um modelo de extração
Criar um modelo generativo

Resumo

Se um modelo de IA genérico não é preciso o bastante e treinar um do zero dá trabalho demais, o fine-tuning é o caminho do meio. Com o Promptrepo, você cria seu modelo de IA a partir dos seus próprios exemplos.

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