Fine-tuning GPT

Fine-tuning permite personalizar modelos GPT para suas necessidades específicas, adaptando um modelo pré-treinado para tarefas particulares ou domínios específicos.

O que é Fine-tuning?

Fine-tuning é o processo de continuar o treinamento de um modelo pré-treinado em um dataset menor e específico. Em vez de treinar do zero, você adapta um modelo generalista (como GPT) para uma tarefa ou domínio específico.

Por que Fazer Fine-tuning?

  • Domínio específico: Adaptar para terminologia ou contexto específico
  • Tarefas customizadas: Melhorar performance em tarefas particulares
  • Custo reduzido: Mais eficiente que treinar modelos grandes do zero
  • Melhor controle: Personalizar comportamento do modelo

Quando Usar Fine-tuning vs Prompting?

Use Prompting quando:

  • Você tem poucos exemplos
  • Precisa de resultados rápidos
  • A tarefa pode ser descrita bem com prompts

Use Fine-tuning quando:

  • Você tem um dataset grande de exemplos
  • Precisa de consistência e formato específico
  • O modelo precisa aprender padrões complexos
  • Prompting não está dando resultados suficientes

Processo de Fine-tuning

1. Preparação dos Dados

Seus dados precisam estar no formato correto. Para OpenAI GPT, cada exemplo precisa de prompts e completions formatados adequadamente.

2. Formato dos Dados

Dados em formato JSONL, onde cada linha é um exemplo:

{"prompt": "Traduza para português:", "completion": "Hello → Olá"}
{"prompt": "Classifique:", "completion": "Positivo"}

3. Upload e Treinamento

Após preparar os dados, você faz upload e inicia o treinamento. O processo é gerenciado pela plataforma (OpenAI, Hugging Face, etc.).

4. Validação

Use um conjunto de validação separado para avaliar a performance do modelo fine-tunado.

Melhores Práticas

  • Learning Rate: Use learning rates menores que o treinamento original
  • Epochs: Comece com poucas epochs para evitar overfitting
  • Dataset Size: Geralmente precisa de centenas a milhares de exemplos
  • Quality over Quantity: Dados de alta qualidade são mais importantes que quantidade

Alternativas ao Fine-tuning Completo

1. Prompt Engineering

Muitas vezes, melhorar prompts pode resolver o problema sem necessidade de fine-tuning.

2. In-Context Learning

Fornecer exemplos no prompt (few-shot learning) pode ser suficiente.

3. Parameter-Efficient Fine-tuning (PEFT)

Métodos como LoRA que ajustam apenas uma pequena parte dos parâmetros, reduzindo custo e tempo.

Ferramentas e Plataformas

  • OpenAI: API de fine-tuning para modelos GPT
  • Hugging Face: Transformers library com suporte a fine-tuning
  • Anthropic: Fine-tuning para modelos Claude

Considerações de Custo

Fine-tuning pode ser caro dependendo do tamanho do modelo e quantidade de dados. Considere alternativas como LoRA ou prompt engineering antes de fazer fine-tuning completo.

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