Desvendando a GenAI - Parte 8
Neste post, abordamos dois conceitos fundamentais para o uso de LLMs: Fine Tuning e Embedding.
LLM Fine Tuning: Otimizando Modelos para Necessidades Específicas
Fine tuning consiste em ajustar um modelo de linguagem já treinado (LLM base) para atender a necessidades específicas de um domínio. Isso é feito através de um processo adicional de treinamento com dados especializados e filtrados, como informações confidenciais ou termos técnicos de uma indústria.
Vantagens:
Personalização: Permite ajustar o modelo para tarefas específicas, melhorando sua precisão.
Desempenho: O modelo responde com maior relevância a consultas do domínio treinado.
Autonomia: Um modelo ajustado opera de forma independente, sem necessidade de muita inferência adicional.
Desvantagens:
Custo de Treinamento: Requer recursos computacionais significativos.
Atualização Constante: Pode se tornar desatualizado rapidamente se o domínio de atuação for dinâmico.
Overfitting: O treinamento excessivo pode limitar a generalização do modelo para dados novos.
Precisa de conhecimento específico (um cientista de dados, por exemplo) para realizar o finetuning.
Além disso, para que o fine tuning seja eficaz, os dados precisam ser de alta qualidade e contextualizados.
Exemplo de aplicação de Fine Tuning: Assistente Técnico para Manutenção de Máquinas
Cenário:
Uma empresa de manufatura opera com máquinas complexas, como prensas hidráulicas e tornos CNC. A equipe de manutenção frequentemente consulta manuais técnicos ou solicita ajuda de especialistas para diagnosticar problemas e realizar reparos. Esse processo pode ser demorado e propenso a erros.
Solução com Fine Tuning:
Criar um assistente técnico baseado em um modelo de linguagem ajustado (fine-tuned) para oferecer suporte automatizado à equipe de manutenção.
Coleta de Dados:
São coletados manuais técnicos, logs de manutenção, instruções de reparos e relatórios de falhas anteriores.
Os dados são organizados e filtrados, destacando procedimentos padrão, códigos de erro e informações sobre peças específicas.
Treinamento do Modelo:
Um modelo base, como GPT-4, é ajustado com os dados coletados.
O treinamento inclui exemplos específicos, como:
Diagnóstico de falhas: “O motor da prensa está superaquecendo e exibindo o código de erro E102.”
Procedimentos de manutenção: “Como substituir o filtro hidráulico da prensa modelo X200?”
Implementação:
O modelo ajustado é integrado a um sistema de consulta (como um aplicativo ou painel digital) disponível para os técnicos.
Resultados:
Diagnóstico Rápido: Um técnico pode descrever o problema e receber uma resposta imediata:
“O código de erro E102 indica superaquecimento do motor. Verifique o nível do óleo e a condição do sistema de resfriamento. Substitua o filtro se necessário.”
Manutenção Preventiva: O assistente pode sugerir verificações regulares com base nos dados históricos, como:
“Recomenda-se inspecionar a correia transportadora da máquina X200 a cada 500 horas de operação.”
Sugestões de Peças: O modelo fornece informações sobre peças específicas e fornecedores:
“Para substituir o filtro hidráulico, utilize o modelo FH-300. Estoque disponível no armazém 2.”
Embedding: Representações Semânticas Compactas
O embedding transforma textos ou palavras em representações vetoriais de alta dimensão, permitindo que informações semânticas sejam capturadas. Na prática, cada texto ou termo é mapeado em vetores numéricos que representam suas relações no espaço semântico.
Por exemplo, ao processar um parágrafo, o embedding gera vetores que traduzem o contexto de cada termo em números. Isso possibilita aplicações como chatbots, mecanismos de busca avançados e análise de sentimentos.
Mas como esses vetores são úteis? Através dos vetores, é possível calcular a distância vetorial, que mede o quão distante um texto está do outro. Essa distância pode indicar o grau de similaridade entre os textos, ou seja, se eles tratam do mesmo assunto. Como os embeddings têm a capacidade de extrair o contexto, eles são extremamente úteis para comparar textos.
Mas como calculo essa distância? Quem lembra da distância euclidiana, pois é… Existem outras…
Seguem alguns exemplos de distância vetoriais e suas aplicações:
L2 distance (distância euclidiana): Classificação de texto, geralmente funciona melhor sob distâncias euclidianas.
L1 distance (distância manhattan): A distância euclidiana é mais sensível às diferenças de magnitude entre as dimensões, enquanto a distância de Manhattan é menos sensível a essas diferenças e pode ser preferível quando as dimensões têm unidades ou escalas diferentes.
Cosine distance: Recuperação dos textos mais semelhantes a um dado documento, geralmente funciona melhor com similaridade de cosseno. "Ela captura significado... Não números"
Haaming distance: a similaridade de cosseno produzirá um indicador mais forte quando dois documentos tiverem a mesma palavra várias vezes, enquanto a distância de Hamming não se importa com a frequência com que os tokens individuais aparecem.
Jaccard distance: A similaridade de cosseno é mais adequada para dados aproximados, enquanto a similaridade de Jaccard é melhor para dados exatos.
Inner product (produto interno): A similaridade do cosseno é proporcional ao produto escalar (produto interno) de dois vetores e inversamente proporcional ao produto de suas magnitudes. Ou seja, o produto interno leva em consideração a magnitude.
Casos de Uso:
Busca Semântica: Sistemas que retornam resultados mais relevantes com base no significado.
Análise de Similaridade: Comparação entre textos para identificar padrões ou redundâncias.
Classificação: Organização de informações complexas em categorias.
Conclusão
Tanto o fine tuning quanto o embedding são ferramentas importantes para maximizar o potencial dos modelos de linguagem em aplicações práticas. Enquanto o fine tuning possibilita a personalização para atender necessidades específicas de um domínio, o embedding oferece uma base poderosa para análise semântica e organização de informações complexas. Juntos, esses conceitos ajudam a transformar dados em soluções inteligentes e eficientes.
O futuro dos LLMs está na integração cada vez mais personalizada e estratégica, levando organizações a novos patamares de eficiência e produtividade.
No próximo post iremos implementar estes dois conceitos! Fique de olho!