Métodos para Adaptar Grandes Modelos de Linguagem

Tecnologia Inteligência Artificial Ciência de Dados

Neste primeiro post de uma série de três partes, são explorados os métodos para adaptar grandes modelos de linguagem (LLMs) de código aberto a dados específicos de domínio. A publicação oferece orientações para equipes de produtos de IA que desejam integrar LLMs em seus projetos.

Create a neat, corporate-style vector illustration in flat 2D linear perspective against a plain and untextured white background. The centerpiece of the image is a complex neural network, symbolizing a large language model (LLM). Around this, place icons denoting medical, financial, and technological sectors. These indicate various domain-specific data to which the model may be adapted. Nearby, include illustrations of computers and GPUs, demonstrating the high computational resource usage. Arrows that symbolize the process of fine-tuning and continuous pre-training should be moving from the domain data icons towards the LLM. Lastly, include performance graphics that indicate the improved capabilities of the model after undergoing domain adaptation.

Imagem gerada utilizando Dall-E 3

Modelos de linguagem grandes (LLMs) têm mostrado habilidades excepcionais em diversas tarefas de processamento de linguagem natural. Este artigo fornece uma visão geral das abordagens disponíveis para adaptar LLMs a dados específicos de domínio, começando com a pré-treinamento, que envolve o treinamento de um modelo a partir do zero usando trilhões de tokens de dados, um processo que requer milhares de horas de GPU.

Pré-treinamento: Treinamento do zero usando dados extensivos.
Pré-treinamento contínuo: Treinamento adicional de um modelo base com novos dados de domínio.
Ajuste fino: Adaptação de um modelo pré-treinado usando um conjunto de dados anotado.
Geração aumentada por recuperação (RAG): Adaptação de LLMs adicionando uma base de conhecimento específica de domínio.
Aprendizado em contexto (ICL): Adaptação de LLMs através de exemplos protótipos no prompt.

O ajuste fino, especialmente o ajuste fino eficiente em parâmetros (PEFT), é uma abordagem mais econômica em comparação com o pré-treinamento. Ele requer apenas uma fração dos recursos computacionais necessários para o pré-treinamento, tornando-o viável para equipes com recursos limitados. A geração aumentada por recuperação (RAG) e o aprendizado em contexto (ICL) são métodos adicionais que podem ser utilizados dependendo das necessidades específicas da aplicação.

Para escolher a abordagem certa de adaptação de LLM, é necessário considerar fatores como a capacidade do modelo requerida, custo de treinamento, custo de inferência e tipos de conjuntos de dados. O artigo recomenda começar com métodos simples e aumentar gradualmente a complexidade até que os objetivos sejam alcançados.

A adaptação de LLMs é um processo iterativo que deve começar com métodos simples e evoluir conforme necessário. Compreender as diferentes abordagens e suas implicações pode ajudar as equipes a escolherem a estratégia mais eficaz para suas necessidades específicas, levando em conta os recursos disponíveis e os objetivos do projeto.