FAQ: Fine-tuning de Modelos de Geração de Texto da OpenAI

Introdução

O fine-tuning é uma técnica que permite ajustar modelos de linguagem pré-treinados, como os da OpenAI, para tarefas específicas, melhorando a qualidade das respostas e a eficiência do modelo. Este FAQ foi criado para esclarecer dúvidas comuns sobre o processo de fine-tuning, desde quando utilizá-lo até como preparar dados e avaliar os resultados. Se você está considerando aplicar fine-tuning em seus projetos, este guia oferece respostas claras e detalhadas para ajudá-lo a tomar decisões informadas.

1. Quando devo usar o fine-tuning?

O fine-tuning é útil quando você precisa que um modelo de linguagem se comporte de maneira específica para uma aplicação, mas requer investimento de tempo e esforço. Antes de optar pelo fine-tuning, é recomendado explorar técnicas como engenharia de prompts, encadeamento de prompts e function calling, que podem otimizar os resultados sem a necessidade de ajustes profundos no modelo.

O fine-tuning é mais adequado quando é mais fácil “mostrar, não dizer”. Por exemplo, para ajustar o estilo, a confiabilidade, corrigir falhas em prompts complexos, tratar casos específicos ou ensinar novas habilidades difíceis de articular em um prompt. Além disso, o trabalho de engenharia de prompts não é desperdiçado, pois pode ser incorporado ao fine-tuning para obter melhores resultados.

2. Como preparar um dataset para fine-tuning?

O dataset deve ser diverso e conter exemplos semelhantes às conversas que o modelo encontrará em produção. Cada exemplo deve seguir o formato da API Chat Completions, com mensagens contendo role (papel), content (conteúdo) e name (opcional). É importante incluir exemplos que mostrem o comportamento desejado do modelo, especialmente em casos onde ele falha.

Para controlar o aprendizado de mensagens específicas, você pode usar o parâmetro weight. Por exemplo, se uma mensagem do assistente não deve ser aprendida, defina o peso como 0. Isso permite ajustar o modelo para responder de maneira mais precisa e consistente.

3. Quais modelos podem ser ajustados com fine-tuning?

Atualmente, o fine-tuning está disponível para os seguintes modelos da OpenAI:

• gpt-4o-2024-08-06
• gpt-4o-mini-2024-07-18
• gpt-4-0613
• gpt-3.5-turbo-0125
• gpt-3.5-turbo-1106
• gpt-3.5-turbo-0613

Cada modelo tem limites de tokens para inferência e treinamento. Exemplos longos podem ser truncados, então é importante calcular a contagem de tokens usando ferramentas como o notebook counting tokens fornecido pela OpenAI.

4. Qual é o custo do fine-tuning?

O custo do fine-tuning depende do modelo escolhido e do tamanho do dataset. É possível estimar o custo com base na fórmula fornecida pela OpenAI. Recomenda-se começar com um pequeno dataset para testar a eficácia antes de escalonar. Além disso, o fine-tuning pode reduzir custos e latência ao substituir modelos mais caros por versões menores, mas ajustadas para tarefas específicas.

5. Como avaliar os resultados do fine-tuning?

Após o fine-tuning, é crucial avaliar os resultados. Métricas como perda de treinamento, precisão de tokens e perda de validação fornecem insights sobre o sucesso do processo. Além disso, a avaliação de amostras é essencial para determinar a qualidade do modelo. Ferramentas como Evals podem ser usadas para comparar o modelo base com o modelo ajustado.

Se os resultados não forem satisfatórios, é possível ajustar o dataset (qualidade e quantidade) e os hiperparâmetros (épocas, taxa de aprendizagem e tamanho do lote) para otimizar o desempenho.

6. Como iterar sobre a qualidade e quantidade dos dados?

Se o modelo não está performando como esperado, considere ajustar a qualidade e a quantidade dos dados. Adicione exemplos que abordem falhas específicas e verifique se os dados existentes estão livres de erros. A diversidade e o equilíbrio dos dados também são importantes para evitar vieses.

Em termos de quantidade, dobrar o número de exemplos pode melhorar o desempenho, especialmente em casos de “edge cases”. No entanto, é preferível ter menos dados de alta qualidade do que muitos dados de baixa qualidade.

7. Quais são os hiperparâmetros que posso ajustar?

Os principais hiperparâmetros que podem ser ajustados durante o fine-tuning são:

• Épocas: Número de vezes que o modelo vê o dataset completo.
• Taxa de aprendizagem: Controla a velocidade de aprendizado do modelo.
• Tamanho do lote: Número de exemplos processados antes de atualizar os pesos do modelo.

Recomenda-se começar com os valores padrão e ajustar conforme necessário. Por exemplo, aumentar o número de épocas pode ser útil para tarefas com poucas respostas ideais, enquanto reduzir o número de épocas pode melhorar a diversidade das respostas.

8. O que é fine-tuning com DPO (Direct Preference Optimization)?

O DPO é uma técnica que permite ajustar modelos com base em preferências humanas. Cada exemplo no dataset contém um prompt, uma resposta preferida e uma resposta não preferida. O modelo é treinado para priorizar as respostas preferidas, melhorando o alinhamento com as expectativas do usuário.

Essa abordagem é especialmente útil para tarefas onde a qualidade da resposta é subjetiva, como geração de texto criativo ou assistência personalizada.

Conclusão

O fine-tuning é uma ferramenta poderosa para adaptar modelos de linguagem a tarefas específicas, melhorando a qualidade e a eficiência. No entanto, requer planejamento cuidadoso, desde a preparação do dataset até a avaliação dos resultados. Ao seguir as práticas recomendadas e iterar sobre os dados e hiperparâmetros, é possível criar modelos altamente especializados e eficazes.

Para mais informações, consulte a documentação oficial da OpenAI.

Fonte: OpenAI. “Fine-tuning models for better results and efficiency”. Disponível em: [https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning]. Acesso em: hoje.