1. Introdução à Ajuste Fino

1.1. Definição e Vantagens do Ajuste Fino do Modelo

O ajuste fino é um conceito em aprendizado profundo que se refere ao processo de continuar o treinamento com base em um modelo pré-treinado para se adaptar a tarefas ou conjuntos de dados específicos. Modelos pré-treinados foram treinados em grandes quantidades de dados e aprenderam representações de características ricas. Através do ajuste fino, o desempenho do modelo para tarefas específicas pode ser ainda mais aprimorado com base nessa base.

As vantagens do ajuste fino em comparação com o treinamento de modelos do zero incluem principalmente:

  1. Economia de Tempo e Recursos: Modelos pré-treinados eliminam o tempo e os recursos computacionais necessários para treinar modelos do zero, especialmente significativo para modelos grandes e tarefas complexas.
  2. Eficiência de Dados: O ajuste fino geralmente requer menos dados anotados para alcançar bons resultados, especialmente em domínios com dados escassos.
  3. Transferência de Aprendizado: Modelos pré-treinados aprendem a partir de diversos dados, e o ajuste fino pode transferir esse conhecimento para tarefas específicas, melhorando a capacidade de generalização.
  4. Melhoria de Desempenho: O ajuste fino permite que o modelo se adapte melhor aos requisitos da tarefa específica, ajudando a melhorar a qualidade do modelo e reduzir as taxas de erro.

Por exemplo, utilizando a API da OpenAI, os usuários podem personalizar o modelo GPT através do ajuste fino para obter resultados de alta qualidade, economizando custos associados a prompts longos e reduzindo a latência.

1.2. Casos de Aplicação Prática

O ajuste fino tem se mostrado altamente eficaz em vários cenários práticos. Por exemplo:

  • Definição de Estilos e Tons: Através do ajuste fino, as respostas dos chatbots podem ser adaptadas a estilos ou tons específicos, como formal, humorístico, ou alinhados com a linguagem de uma indústria específica.
  • Aprimorando a Confiabilidade: Em aplicações sensíveis, como consultas médicas ou aconselhamento jurídico, o ajuste fino pode reduzir mal-entendidos ou respostas imprecisas, melhorando assim a confiabilidade geral.
  • Lidando com Prompts Complexos: Algumas tarefas requerem o processamento de entradas de usuário complexas, e o ajuste fino pode ajudar o modelo a entender melhor esses cenários intricados e fornecer respostas precisas.
  • Melhoria de Desempenho para Tarefas Específicas: Para tarefas que são difíceis de descrever através de um único prompt, como transferência de estilo na geração de textos ou geração de texto sobre tópicos específicos, o ajuste fino pode aprimorar significativamente o desempenho do modelo.

Através desses casos, podemos ver que o ajuste fino permite que os modelos se adaptem melhor a cenários de aplicação específicos, fornecendo serviços mais precisos e personalizados.

2. Quando Usar o Ajuste Fino

2.1. Analisando os Requisitos da Tarefa

O ajuste fino é uma estratégia empregada quando se determina que os modelos gerais existentes não podem atender a requisitos específicos. O ajuste fino pode ser necessário quando a tarefa apresenta as seguintes características:

  • Requisitos especiais em termos de estilo, tom, formato, ou outros aspectos qualitativos
  • Necessidade de melhorar a confiabilidade na produção de saídas desejadas
  • Abordagens específicas necessárias ao lidar com inúmeros casos detalhados
  • Habilidades ou tarefas difíceis de especificar claramente em prompts

As etapas para determinar a necessidade de ajuste fino geralmente incluem:

  1. Tentar "engenharia de prompts", ajustando a forma como os prompts de entrada são apresentados para otimizar os resultados.
  2. Analisar a eficácia dos modelos existentes para determinar a necessidade de ajuste fino.
  3. Se a decisão de ajustar fino for tomada, preparar conjuntos de dados relevantes para treinamento adicional.

2.2. Comparação entre Ajuste Fino e Engenharia de Prompts

O ajuste fino e a engenharia de prompts são duas estratégias diferentes para melhorar o desempenho do modelo. A engenharia de prompts refere-se a guiar o modelo para gerar a resposta esperada com prompts cuidadosamente projetados, sem modificar o modelo em si. Geralmente é o primeiro passo na busca por melhoria de desempenho, pois possui um ciclo de feedback rápido e não requer dados de treinamento.

No entanto, em certos casos, mesmo com prompts cuidadosamente projetados, o modelo pode ainda ter dificuldades em alcançar os resultados esperados. Nessas situações, o ajuste fino torna-se a escolha necessária para aprimorar o desempenho do modelo. Ao fornecer um grande número de exemplos para o modelo aprender, o ajuste fino pode alcançar melhores resultados em diferentes tarefas em comparação com apenas a engenharia de prompts.

3. Modelos que Suportam Ajuste Fino

A OpenAI oferece uma variedade de modelos que suportam ajuste fino, incluindo gpt-3.5-turbo-1106 (recomendado), gpt-3.5-turbo-0613, babbage-002, davinci-002, e o experimentalmente acessível gpt-4-0613. Esses modelos podem ser ainda mais treinados por meio do ajuste fino para se adaptar a requisitos específicos do usuário.

O ajuste fino não se aplica apenas a novos conjuntos de dados, mas os usuários também podem continuar o ajuste fino em modelos que foram previamente ajustados. Isso é particularmente útil quando mais dados são obtidos e há a necessidade de otimizar ainda mais o modelo sem repetir as etapas de treinamento anteriores.

Para a maioria dos usuários, gpt-3.5-turbo é a escolha preferida devido aos seus resultados satisfatórios e facilidade de uso. Considerando as melhorias contínuas e necessidades específicas dos usuários, a OpenAI pode continuar atualizando e expandindo a gama de modelos que suportam o ajuste fino.

4. Preparando os Dados de Treinamento

4.1. Formato do Conjunto de Dados

Para realizar o ajuste fino, você precisa preparar um conjunto de dados que atenda aos requisitos de formato especificados. Tipicamente, esse conjunto de dados contém uma série de entradas e suas saídas esperadas correspondentes. A API de Ajuste Fino da OpenAI suporta dois formatos principais de dados: modelo de diálogo e pares de perguntas e respostas simples.

O formato do conjunto de dados do Modelo de Diálogo é comumente usado para o modelo gpt-3.5-turbo. Cada exemplo é organizado na forma de uma conversa, onde cada mensagem tem um papel, conteúdo, e um nome opcional. A estrutura de dados do exemplo é a seguinte:

{
  "messages": [
    {"role": "sistema", "content": "Você é um assistente prestativo."},
    {"role": "usuário", "content": "Como está o tempo hoje?"},
    {"role": "assistente", "content": "O tempo hoje está claro e adequado para sair."}
  ]
}

Cada caso deve ser formatado como um arquivo com o formato JSON Lines (.jsonl), onde cada linha representa uma amostra de treinamento, por exemplo:

{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv é um chatbot factual que também é sarcástico."}, {"role": "user", "content": "Qual é a capital da França?"}, {"role": "assistant", "content": "Paris, como se todo mundo já não soubesse disso."}]}
{"messages": [{"role": "sistema", "content": "Marv é um chatbot factual que também é sarcástico."}, {"role": "usuário", "content": "Quem escreveu 'Romeu e Julieta'?"}, {"role": "assistente", "content": "Oh, só um tal de William Shakespeare. Já ouviu falar dele?"}]}
{"messages": [{"role": "sistema", "content": "Marv é um chatbot factual que também é sarcástico."}, {"role": "usuário", "content": "Quão longe está a Lua da Terra?"}, {"role": "assistente", "content": "Por volta de 384.400 quilômetros. Mais ou menos, como se isso realmente importasse."}]}

O formato do conjunto de dados de Pares Simples de Pergunta e Resposta é adequado para modelos como babbage-002 e davinci-002. O formato é mais simples, consistindo em um par de prompt e completo. Um exemplo é o seguinte:

{
  "prompt": "Como está o tempo hoje?",
  "completo": "O tempo hoje está claro e adequado para sair."
}

Da mesma forma, cada amostra de treinamento ocupa uma linha, por exemplo:

{"prompt": "<texto da solicitação>", "completo": "<texto gerado ideal>"}
{"prompt": "<texto da solicitação>", "completo": "<texto gerado ideal>"}
{"prompt": "<texto da solicitação>", "completo": "<texto gerado ideal>"}

Ao criar dados de ajuste fino, considere com cuidado cada instrução ou solicitação fornecida para garantir consistência entre os exemplos de treinamento e cobrir o máximo possível de cenários de uso esperados.

4.2. Divisão dos Dados de Treinamento e Teste

Após criar o conjunto de dados de ajuste fino, é crucial dividir o conjunto de dados em conjuntos de treinamento e teste adequadamente. Tipicamente, o conjunto de dados é dividido em duas partes, sendo a maioria usada para treinar o modelo (geralmente 70% a 90%) e a porção restante usada para testar (10% a 30%). Essa divisão ajuda a validar o desempenho do modelo em dados não vistos e avaliar rigorosamente seu desempenho.

A divisão do conjunto de dados pode ser feita manualmente ou escrevendo código para dividir, o que será explicado nas seções subsequentes sobre como avaliar o modelo usando os dados do conjunto de teste.

5. Criando um Modelo Ajustado

5.1. Escolhendo o Modelo Pré-Treinado Adequado

Antes de iniciar o processo de ajuste fino, selecionar o modelo pré-treinado correto é crucial para garantir o sucesso da tarefa. Aqui estão algumas sugestões para escolher o modelo pré-treinado apropriado:

  1. Tipo de Tarefa: Com base na natureza de sua tarefa, como compreensão de linguagem, geração de texto ou resposta a perguntas específicas de domínio, escolha o modelo que melhor se adapte a essas tarefas. Por exemplo, o modelo gpt-3.5-turbo é adequado para a maioria dos cenários, pois equilibra desempenho e facilidade de uso.

  2. Volume de Dados: Se você tiver relativamente menos dados de treinamento, pode preferir escolher um modelo menor como o babbage-002, pois ele requer menos dados para ajuste de parâmetros.

  3. Requisitos de Desempenho: Para cenários que exigem processamento de tarefas mais complexas e detalhadas, considere escolher o modelo mais poderoso davinci-002.

  4. Consideração de Custo: Diferentes modelos têm diferentes requisitos computacionais e de armazenamento. Tipicamente, modelos maiores incorrem em custos mais altos. Equilibre de acordo com o orçamento e os requisitos de desempenho.

  5. Recursos Experimentais: O modelo gpt-4-0613 está atualmente em estágio experimental. Se você deseja experimentar a mais recente tecnologia e tem tolerância para interfaces experimentais, considere solicitar acesso.

5.2. Processo de Ajuste Fino

O processo de ajuste fino abrange várias etapas, como preparação de dados, upload de arquivos, criação de tarefas de treinamento e monitoramento do progresso. Aqui está uma análise detalhada:

5.2.1. Preparação de Dados

Prepare dados de treinamento e teste suficientes de acordo com a tarefa alvo e garanta que o formato dos dados atenda aos requisitos, como o formato JSON Lines (.jsonl). Consulte os capítulos anteriores para detalhes do conteúdo.

5.2.2. Upload de Dados

Faça upload de seus arquivos de dados de treinamento por meio da API de Arquivos da OpenAI, especificando o propósito do arquivo como fine-tune, conforme mostrado abaixo:

   curl https://api.openai.com/v1/files \
     -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
     -F purpose="fine-tune" \
     -F file="@meusdados.jsonl"

Após o upload bem-sucedido, você receberá um ID de arquivo a ser usado para as subsequentes tarefas de treinamento do modelo.

5.2.3. Criação de Tarefas de Treinamento

Inicie tarefas de ajuste fino usando as ferramentas SDK ou CLI da OpenAI, especificando os parâmetros necessários e o modelo. Por exemplo:

   from openai import OpenAI
   cliente = OpenAI()

   cliente.fine_tuning.jobs.create(
     training_file="arquivo-abc123", 
     model="gpt-3.5-turbo"
   )

O parâmetro training_file especifica o ID do arquivo de dados de treinamento e o parâmetro model especifica o modelo a ser usado para treinamento.

5.2.4. Monitoramento de Tarefas de Treinamento

A seguir, ilustra como consultar os resultados de treinamento usando Python:

from openai import OpenAI
cliente = OpenAI()

cliente.fine_tuning.jobs.list(limit=10)

cliente.fine_tuning.jobs.retrieve("ftjob-abc123")

cliente.fine_tuning.jobs.cancel("ftjob-abc123")

cliente.fine_tuning.jobs.list_events(fine_tuning_job_id="ftjob-abc123", limit=10)

cliente.models.delete("ft:gpt-3.5-turbo:acemeco:suffix:abc123")

6. Ajuste de Parâmetros Durante os Processos de Ajuste Fino

6.1 Compreensão e Ajuste de Hiperparâmetros

Hiperparâmetros são parâmetros definidos antes do treinamento do modelo, e geralmente não podem ser aprendidos a partir dos dados. Aqui estão alguns hiperparâmetros importantes:

  • Número de Épocas (n_epochs): Isso determina quantas vezes seu modelo irá iterar por todo o conjunto de dados. Muitas épocas podem levar ao overfitting, enquanto poucas podem resultar no modelo não aprendendo o suficiente.

  • Taxa de Aprendizado (learning_rate_multiplier): A taxa de aprendizado determina em que medida o modelo atualiza seus pesos em cada iteração. Uma taxa de aprendizado muito alta pode causar instabilidade no processo de aprendizado, enquanto uma taxa muito baixa pode retardar o processo de aprendizado.

  • Tamanho do Lote (batch_size): O tamanho do lote determina quantas instâncias de treinamento são consideradas em cada atualização do modelo. Um tamanho de lote maior ajuda a estabilizar o treinamento, mas pode aumentar a pressão de memória.

Ajustar hiperparâmetros geralmente requer experimentação repetida para encontrar a combinação de parâmetros ideal.

Exemplo de iniciar uma tarefa de ajuste fino com hiperparâmetros:

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

client.fine_tuning.jobs.create(
  training_file="file-abc123",
  model="gpt-3.5-turbo",
  hyperparameters={
    "n_epochs":2
  }
)

O parâmetro hyperparameters é usado para definir os hiperparâmetros.

6.2 Métodos de Iteração e Melhoria do Modelo

Após o ajuste fino inicial, a iteração pode ser necessária para otimizar ainda mais o desempenho do modelo. Aqui estão algumas estratégias de iteração:

  • Aumentar os Dados: Se o modelo tiver um desempenho ruim em certos tipos de entradas, tente adicionar mais exemplos dessas entradas.

  • Refletir sobre a Qualidade dos Dados: Verificar se os dados de treinamento contêm informações incorretas ou ambíguas. Esses problemas de qualidade podem levar a um desempenho ruim do modelo.

  • Equilíbrio de Dados: Garantir que os dados de treinamento tenham diversidade e equilíbrio em categorias e estilos.

  • Ajustar Hiperparâmetros: Como mencionado anteriormente, ajustar o número de épocas, taxa de aprendizado e tamanho do lote pode impactar significativamente o desempenho do modelo.

Através desses métodos, você pode otimizar gradualmente seu modelo ajustado fino para obter o melhor desempenho.

7. Avaliação e Uso de Modelos Ajustados Fino

7.1 Avaliação de Modelos Ajustados Fino

Após a conclusão do ajuste fino do modelo, avaliar o desempenho do modelo ajustado fino é crucial. Aqui estão alguns métodos de avaliação padrão:

  1. Comparar Amostras: Use as amostras de teste preparadas para chamar separadamente o modelo base e o modelo ajustado fino, em seguida, compare os resultados para avaliar a eficácia do modelo ajustado fino.

  2. Métricas Estatísticas: Acompanhe métricas como perda e precisão durante o processo de ajuste fino. A perda deve diminuir durante o treinamento, enquanto a precisão deve aumentar.

  3. Teste A/B: Projetar experimentos, dividir o tráfego e executar simultaneamente o modelo base e o modelo ajustado fino para observar as diferenças de desempenho em um ambiente real.

  4. Feedback do Usuário: Coletar feedback do usuário sobre o uso do modelo, especialmente para tarefas de processamento de linguagem natural, onde a satisfação do usuário é uma medida crítica do desempenho do modelo.

7.2 Como Usar Modelos Ajustados Fino

Usar um modelo ajustado fino é muito simples. Basta passar o nome do seu modelo ajustado fino como parâmetro na chamada da API. Aqui está um exemplo de código para usar um modelo ajustado fino:

Exemplo em Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key='Sua chave de API')

response = client.chat.completions.create(
  model="Nome do Modelo",
  messages=[
    {"role": "system", "content": "Você é um assistente prestativo."},
    {"role": "user", "content": "Olá!"}
  ]
)
print(response.choices[0].message)

Aqui, substitua "Nome do Modelo" pelo nome específico do seu modelo ajustado fino, por exemplo, "ft:nome do modelo:sua organização:seu nome de ajuste fino:id".

Capítulo 7: Melhores Práticas para Ajuste Fino

Durante o processo de ajuste fino, podemos seguir algumas melhores práticas para melhorar ainda mais o desempenho do modelo:

  1. Qualidade dos Dados: Garantir dados de treinamento de alta qualidade e diversificados para evitar desempenho ruim do modelo causado por dados imprecisos ou únicos.

  2. Distribuição dos Dados: Os dados de treinamento devem abranger todos os cenários de entrada possíveis para garantir o desempenho do modelo em situações do mundo real.

  3. Iterações Incrementais: Aumentar gradualmente os dados de treinamento e observar as alterações no desempenho do modelo, em vez de adicionar uma grande quantidade de dados de uma só vez.

  4. Ajuste de Hiperparâmetros: Ajustar hiperparâmetros como taxa de aprendizado, tamanho do lote e número de iterações com base no desempenho do modelo.

  5. Melhoria Contínua: Ajustar fino de um modelo não é um processo único. Iterações regulares para atualizar o conjunto de dados e o modelo podem melhorar continuamente a eficácia do modelo.

Problemas Comuns e Soluções:

  • P: O que fazer se o modelo ajustado fino não alcançar os resultados esperados?

    • R: Verificar cuidadosamente e melhorar a qualidade e diversidade dos dados de treinamento, e ajustar a estratégia de treinamento com base nos resultados da avaliação.

  • P: Como lidar com desempenho ruim do modelo em cenários específicos?

    • R: Aumentar as amostras de treinamento para esse cenário para aprimorar a capacidade de processamento do modelo nessa situação particular.

  • P: Como controlar o custo durante o processo de ajuste fino?

    • R: Estimar contagens de tokens com antecedência e avaliar os custos de diferentes modelos.

Ao integrar essas sugestões e ferramentas, você será capaz de maximizar a eficácia do ajuste fino do seu modelo e garantir que o processo de ajuste fino esteja alinhado com suas expectativas e necessidades.