Escolhendo o Modelo de Linguagem Grande Certo para Suas Necessidades

Modelos de linguagem grandes (LLMs) como GPT-3 e PaLM inauguraram uma nova era de texto gerado por IA. Esses modelos são capazes de produzir uma escrita surpreendentemente semelhante à humana e abrem oportunidades empolgantes para os negócios. No entanto, com inúmeras opções disponíveis, determinar qual modelo é o mais adequado para o seu caso de uso específico pode ser desafiador. Pesquisas mostraram que o desempenho desses modelos pode variar significativamente com base na tarefa em questão, enfatizando a importância de alinhar as capacidades do modelo às suas necessidades específicas ^[3].

Ter uma compreensão básica de como os LLMs e o aprendizado profundo funcionam ajudará muito no processo de seleção. Essencialmente, os LLMs são treinados em conjuntos de dados massivos de texto para gerar respostas inteligentes, prevendo a próxima palavra em uma frase. A arquitetura desses modelos, como transformadores, e seus métodos de treinamento, incluindo aprendizado auto-supervisionado, são cruciais para seu desempenho. Familiaridade com esses conceitos permite uma avaliação mais eficaz de diferentes modelos ^[4].

Neste guia, vamos explorar os principais fatores que você deve considerar ao selecionar um LLM, enquanto também abordamos os conceitos centrais de aprendizado profundo que os sustentam. Compreender suas necessidades e as capacidades desses modelos permitirá que você escolha o LLM certo para seus objetivos.

Definindo Suas Necessidades e Caso de Uso

O primeiro passo é definir claramente o que você deseja alcançar com um LLM. Considere estas perguntas:

• Quais são as aplicações principais? Você está procurando conteúdo criativo, IA conversacional ou talvez geração de código?
• Você prefere a geração de texto mais longa e altamente coerente, ou respostas concisas são mais o seu estilo?
• Quão crítica é a precisão para respostas factuais, especialmente em domínios que exigem alta precisão?
• O modelo precisa ser adaptado a um domínio especializado, já que o ajuste fino pode melhorar significativamente o desempenho em áreas de nicho?

Ter objetivos claros guiará você na decisão sobre o tamanho, arquitetura e capacidades que você precisa em um modelo.

Avaliando a Arquitetura do Modelo:

Os LLMs vêm com diferentes arquiteturas como GPT, BERT e BART. Compreender como os modelos transformadores processam a linguagem ajudará você a escolher a melhor estrutura para suas necessidades. Por exemplo:

• Os modelos GPT se destacam na geração textual, criatividade e tarefas abertas, tornando-os ideais para aplicações que requerem conteúdo inovador.
• Os modelos BERT são geralmente mais adequados para tarefas de perguntas e respostas e busca devido à sua compreensão de contexto bidirecional.
• O BART combina capacidades de auto-codificação e auto-regressivas, tornando-o particularmente eficaz para tarefas de sumarização e tradução.

Avaliando o Tamanho do Modelo:

À medida que o tamanho do modelo aumenta para bilhões de parâmetros, sua capacidade de gerar texto coerente também aumenta. No entanto, o poder computacional necessário também escala dramaticamente. Modelos mais compactos, com cerca de 6 bilhões de parâmetros, podem ter algumas limitações em qualidade, mas muitas vezes são mais viáveis para várias aplicações. Encontrar o equilíbrio certo entre qualidade do texto, tamanho do modelo e orçamento é essencial. Com consideração cuidadosa, você pode selecionar um modelo gerativo que se alinhe aos seus objetivos.

Agora temos uma abundância de modelos de código aberto disponíveis, muitos dos quais possuem mais de 100 bilhões de parâmetros. No entanto, mais parâmetros nem sempre equivalem a melhores resultados. O resultado muitas vezes depende do domínio específico do problema. A maioria dos modelos é treinada em fontes de dados gerais, necessitando de ajuste fino para contextos específicos ^[1]. Isso levanta a questão: “Qual é a vantagem de ajustar um modelo de 70B em comparação a um modelo de 7B?” Geralmente, o modelo menor já deve ter uma compreensão fundamental da língua inglesa. Uma vez que ele esteja proficiente na linguagem, o foco se desloca para as entradas e saídas.

Se pensarmos nos modelos de IA como funções, as entradas são seus dados de domínio, enquanto a tarefa e a saída representam os resultados esperados. Diferentes entradas são alimentadas em várias etapas, com dados de domínio introduzidos durante o ajuste fino e a tarefa especificada durante a inferência. A saída então vem dessas duas entradas. Portanto, focar em suas entradas em vez de apenas nos parâmetros do modelo é crucial. Lembre-se, modelos maiores requerem hardware mais complexo, o que pode aumentar os custos.

Utilizando o Ajuste Fino:

A maioria dos LLMs se beneficia muito do ajuste fino com dados específicos de domínio relevantes para seu caso de uso. Procure modelos e plataformas que suportem aprendizado por transferência e personalização para adaptar o modelo às suas necessidades. Pesquisas indicam que modelos ajustados com dados específicos de domínio podem alcançar um desempenho significativamente melhorado ^[5].

APIs vs Modelos Auto-Hospedados:

Decidir entre APIs e modelos auto-hospedados é uma escolha significativa. Três fatores principais geralmente influenciam essa decisão: conformidade e requisitos legais como HIPAA, segurança de dados e custo.

Enquanto as APIs oferecem um modelo de pagamento conforme o uso, executar soluções semelhantes em uma infraestrutura auto-hospedada pode ser desafiador. Por exemplo, se fosse um microsserviço com implantação sem servidor e faturamento, não teria custos iniciais. No entanto, em relação aos LLMs, configurar uma máquina e executar inferência sob demanda com opções auto-hospedadas pode ser complicado e ineficiente. Em termos simples, sem servidor para LLMs é viável apenas ao usar modelos menores que podem ser executados em contêineres (e sim, é realmente possível executar modelos em contêineres). Escolher o modelo certo, seja um específico ou um maior, mistura arte e ciência.

Avaliando a Reputação e Responsabilidade do Fornecedor:

Ao trabalhar com um fornecedor de LLM de terceiros, é crucial garantir que eles tenham uma forte reputação e um histórico de desenvolvimento de modelos de qualidade de forma responsável. Investigue suas capacidades, canais de suporte e seu compromisso com a ética em IA.

Responsabilidade e Ética:

Com um stack de código aberto, você pode definir filtros de conteúdo, diretrizes éticas e práticas de dados. Por outro lado, modelos proprietários muitas vezes refletem os valores de seus criadores, exigindo consideração cuidadosa das implicações de seu uso.

Comece Sua Jornada com LLM Hoje:

Com objetivos claros, uma compreensão das capacidades do modelo e um processo de seleção cuidadoso, você estará preparado para encontrar o modelo de linguagem grande ideal para elevar suas iniciativas de IA. Para identificar um modelo adequado, é essencial entender o problema que você está tentando resolver (um problema bem compreendido já está meio resolvido). Uma vez que o modelo é selecionado, ter dados de domínio limpos e contextuais que atendam aos padrões de qualidade aborda os próximos 30%. Os 50% restantes vêm de práticas como engenharia de prompts e ajuste do modelo com hiperparâmetros. Em nossa experiência, conseguimos resultados semelhantes para grandes modelos como o GPT-3.5 da OpenAI usando modelos menores como o Llama2-7B através de calibração e ajuste de hiperparâmetros. Conseguimos até executar esses modelos (ajuste fino + inferência) em máquinas de consumo usando técnicas como LoRa e implantá-los em dispositivos menores com quantização, o que reduziu significativamente o tamanho do modelo. Lembre-se, o melhor modelo nem sempre é o maior modelo. Portanto, não se prenda demais ao nome dos LLMs... :) Vejo você no próximo blog!