João Miguel Mesquita
Na era moderna da inteligência artificial (IA), o desenvolvimento de aplicações de IA generativa representa um marco significativo na evolução tecnológica, diferenciando-se consideravelmente das abordagens tradicionais de aprendizagem automática (ML). Antes da introdução dos modelos de linguagem de grande dimensão (LLMs), o processo de criação de modelos de IA era laborioso e envolvia o treino de diversos modelos ML em grandes volumes de dados, selecionando posteriormente o que apresentava o melhor desempenho.
Este cenário começou a mudar em 2017 com a publicação do revolucionário documento técnico “Attention is All You Need”. No entanto, o acesso aos recursos necessários, como GPUs, TPUs e grandes volumes de dados, inicialmente limitou a aplicação prática desta abordagem apenas às grandes empresas de tecnologia. Hoje, a situação é diferente, com uma variedade de LLMs disponíveis no mercado, prontos para serem integrados nas suas próprias aplicações de IA generativa.
Detalhamos o processo de desenvolvimento da GenAI, dividido em sete passos essenciais.
1. Seleção do Modelo
Ao selecionar um modelo de LLM, é vital considerar a possibilidade de mudar para outros modelos no futuro devido à rápida evolução desta tecnologia. Evite comprometer-se com um único modelo e considere opções de diferentes fabricantes. Além disso, é crucial avaliar os custos contínuos associados ao treino de inferência:
Modelo como Serviço: Paga-se por inferência, ideal para baixos volumes de tráfego.
Modelo como Plataforma: Custos fixos mensais elevados para máquinas virtuais robustas, necessárias para lidar com o tráfego.
Se procura um modelo de IA de fonte aberta, as opções são limitadas a alguns bons candidatos como os modelos Llama da Meta, Grok do X (antigo Twitter), ou DBRX da Databricks.
2. Engenharia de Prompts
A engenharia de prompts é a forma mais rápida de personalizar LLMs. Algumas técnicas úteis incluem:
Definição do formato de saída: Estabeleça claramente o formato desejado.
Repetição de avisos: Refinação contínua até alcançar o comprimento ideal das respostas.
Indicação explícita de restrições: Como evitar interpolações ou assumir papéis específicos.
Estratégias avançadas, como fornecimento de documentos como parte dos prompts ou técnicas como Cadeia de Densidade e Cadeia de Pensamento, podem otimizar a precisão e relevância das respostas.
3. Hiperparâmetros
Definir hiperparâmetros é essencial tanto para prompts quanto para o treino de modelos. Os principais incluem:
Temperatura: Controla a aleatoriedade da saída.
Janela de contexto: Número de tokens considerados para a resposta.
Número máximo de tokens: Limita o comprimento da resposta.
Sequência de paragem: Evita resultados inadequados.
4. Geração Aumentada de Recuperação (RAG)
A RAG integra informações específicas que não fazem parte do conjunto de dados original do modelo. Este processo envolve:
Recuperação: Obtenção de informação de uma fonte específica.
Augmentação: Enriquecimento do prompt com contexto adicional.
Geração: Produção da resposta com base no prompt aumentado.
Incorporar esta técnica pode aumentar significativamente a relevância e precisão das respostas.
5. Agentes
Os agentes, ou “Conversational Retrieval Agents”, combinam ferramentas, código, embeddings e armazenamento de vetores para especializar LLMs em domínios específicos. Ferramentas como LangChain e LangSmith facilitam a criação de agentes, otimizando os resultados dos modelos.
6. Ajuste de Modelos
O ajuste fino de LLMs é realizado através de aprendizagem supervisionada, alinhando os parâmetros do modelo com tarefas específicas. Métodos como LoRA (low-rank adaptation) e sua variante QLoRA (quantificada) tornam este processo mais eficiente em termos de parâmetros e recursos necessários.
7. Pré-treino Contínuo
O pré-treino contínuo especializa modelos de base em conjuntos de dados não etiquetados específicos de um domínio, seguido por ajuste fino supervisionado. Esta combinação aprimora a capacidade dos modelos em tarefas específicas, oferecendo uma robustez adicional às aplicações de IA generativa.
Estes sete passos são cruciais para desenvolver aplicações de IA generativa eficazes e eficientes. A rápida evolução dos LLMs exige flexibilidade e atenção aos custos e recursos necessários. Com uma abordagem bem estruturada, é possível aproveitar o poder transformador da IA generativa para impulsionar a inovação e a competitividade no mercado.
