O artigo descreve um tutorial passo a passo sobre como ajustar um modelo de linguagem a partir de um conjunto de dados personalizado, utilizando ferramentas de low code. O processo é dividido em etapas simples que incluem a criação, exportação e treinamento do modelo, tudo acessível através de interfaces gráficas, o que democratiza o acesso a essa tecnologia para usuários sem experiência em programação.

As etapas do tutorial são: criar um dataset na interface Argilla, exportá-lo para uma plataforma adequada, treinar um modelo de linguagem usando a interface AutoTrain e, por fim, avaliar o modelo utilizando o lighteval. O tutorial começa com a criação de um dataset a partir de um conjunto de dados open-source, especificamente o de Maxime Labonne, que contém 40 mil amostras.

Após a criação do dataset, são apresentadas opções para filtrar e configurar os dados no Argilla, aumentando a relevância das respostas para o treinamento. Uma vez exportado, o dataset é utilizado para fine-tuning em um modelo base, escolhido a partir do Hugging Face Hub, onde foram exploradas opções como o modelo SmolLM2, por sua capacidade de rodar em hardware acessível.

1. Criar um dataset na Argilla.

2. Exportar o dataset para o Hub.

3. Treinar o modelo utilizando o AutoTrain UI.

4. Selecionar o algoritmo de fine-tuning, como ORPO.

5. Avaliar o modelo usando benchmarks.

O artigo se encerra discutindo a importância de avaliar o modelo após o treinamento utilizando benchmarks, como o lighteval, para garantir que houve melhoria no desempenho. O uso de técnicas como ORPO, que simplificam o fine-tuning, é destacado como uma inovação que reduz o tempo necessário e melhora a eficiência do processo de treinamento.

- Democratização do acesso ao fine-tuning de modelos. - Importância da avaliação contínua dos modelos treinados. - Uso de ferramentas de low code para ampliar o alcance da IA. - Inovações no treinamento de LLMs que otimizam recursos.

As técnicas apresentadas no tutorial demonstram uma abordagem acessível e eficiente ao fine-tuning de modelos de linguagem, permitindo que mais profissionais e empresas explorem a implementação de inteligência artificial em suas operações. É fundamental que os usuários se mantenham atualizados sobre essas inovações.

Assim, o tutorial oferece uma maneira prática de se envolver no fine-tuning de modelos de linguagem, utilizando abordagens de low code. Ao explorar as potencialidades dessas ferramentas, os leitores são incentivados a aplicar esses conhecimentos em seus próprios projetos, além de se inscreverem em nossa newsletter para receber mais conteúdos atualizados diariamente.

FONTES:

1. Hugging Face Blog

2. GitHub AutoTrain Advanced

3. Open LLM Leaderboard

4. Maxime Labonne Dataset

5. Lighteval Documentation