Em nossas últimas comunicações, sempre falamos bastante da relevância da Engenharia de Prompt e como se destaca sendo uma linguagem poderosa para interagir com modelos de IA e extrair deles o máximo de potencial.
Dominar essa verdadeira engenharia significa não apenas saber formular as perguntas certas, mas também entender como preparar o terreno para que os modelos respondam com a precisão e a relevância desejadas.
E quando falamos em preparar o terreno, duas técnicas se destacam: fine-tuning e RAG (Retrieval-Augmented Generation). Cada uma oferece maneiras distintas de aprimorar a capacidade dos modelos de linguagem, mas com aplicações e benefícios específicos.
Hoje vamos falar um pouco sobre cada um deles!
Fine-tuning: Moldando um especialista para sua área
Imagine que você precisa de um modelo de linguagem que não apenas fale a língua da sua empresa, mas também respire o seu negócio, entendendo suas nuances, seus jargões e seus desafios específicos.
É aí que entra o fine-tuning, um processo que permite transformar um modelo genérico em um especialista no seu campo de atuação.
Pense no fine-tuning como um programa de treinamento intensivo. Você começa com um modelo pré-treinado, que já possui um vasto conhecimento geral. Em seguida, alimenta esse modelo com um conjunto de dados cuidadosamente selecionado, que seja altamente relevante para sua área – podem ser artigos de blog, cases de sucesso, documentos internos, etc.
A partir desses dados, o modelo ajusta seus parâmetros, aprendendo os padrões, as terminologias e o contexto específico do seu nicho.
Para ficar mais claro, vamos trazer alguns casos de Uso do Fine-tuning:
- Um escritório de advocacia pode usar fine-tuning para treinar um modelo com leis, jurisprudências e contratos, permitindo que ele auxilie na análise de documentos, redação de petições e pesquisa jurídica, com uma linguagem precisa e condizente com o contexto legal. Imagine que para cada juiz que o escritório vá lidar com uma causa, ele tenha um template com um fine tuning distinto considerando suas decisões. Interessante, não?
- Uma empresa de desenvolvimento de software pode “fine-tunar” um modelo com sua base de código e documentação para gerar códigos automaticamente, completar trechos de códigos existentes com sugestões contextuais e até mesmo identificar potenciais bugs!
Então, por que não aplicar sempre? Listamos abaixo algumas vantagens e desvantagens!
Vantagens
- Precisão: O modelo se torna afiado em tarefas específicas, oferecendo respostas mais precisas e relevantes para o seu público.
- Personalização: Você tem o controle total sobre o aprendizado do modelo, direcionando-o para usar o tom de voz e a linguagem da sua marca.
E as desvantagens?
- Custo e Tempo: O processo de fine-tuning pode ser um pouco demorado e exigir um poder computacional considerável.
- Risco de Overfitting: Se o conjunto de dados não for bem balanceado e representativo, o modelo pode acabar se tornando "viciado" em padrões muito específicos e perder um pouco da sua capacidade de generalizar, adquirindo viés.
Mergulhando no RAG: respostas precisas e atualizadas com uma “mãozinha externa”
Agora imagine que você precisa de respostas precisas e atualizadas em tempo real, sobre temas que mudam constantemente, como preços de produtos, disponibilidade de estoque ou notícias de última hora.
É aqui que o RAG entra em cena, atuando como um sistema de busca inteligente que expande o conhecimento do modelo para além dos dados com os quais ele foi inicialmente treinado ou então considerando uma base de dados robusta para nutrição do template de IA.
Com o RAG, o modelo de linguagem não se limita apenas ao seu conhecimento prévio. Ele pode acessar e integrar informações externas em tempo real, provenientes de diversas fontes, como bancos de dados que se atualizam com recorrência, APIs, arquivos e até mesmo a web!
Essa capacidade de buscar informações atualizadas garante que as respostas geradas sejam relevantes e precisas, mesmo para perguntas que exigem dados dinâmicos. Esse é o poder do RAG
Casos de Uso do RAG:
- Uma empresa de e-commerce pode usar o RAG para fornecer informações precisas sobre produtos, como preço, disponibilidade em estoque, opções de frete e tempo de entrega, consultando o banco de dados da loja em tempo real.
- Uma plataforma de atendimento ao cliente pode utilizar o RAG para integrar o chatbot a uma base de conhecimento interna e externa, permitindo que ele responda a perguntas frequentes, forneça instruções passo a passo e resolva problemas complexos, com acesso a informações sempre atualizadas e com aprendizado recorrente.
E do mesmo modo que falamos do Fine Tuning, é importante entender o porquê não se usa RAG o tempo todo. Vamos às vantagens e desvantagens?
Vantagens do RAG:
- Atualização Constante: Fornece informações precisas e em tempo real, o que é crucial para áreas como finanças, saúde ou notícias.
- Flexibilidade: Você não precisa treinar o modelo com um conjunto de dados específico para cada novo tipo de informação, pois ele busca os dados diretamente na fonte.
E as desvantagens?
- Complexidade: A implementação do RAG pode ser um pouco mais desafiadora do que o fine-tuning, pois envolve a integração com sistemas externos e a garantia da qualidade e relevância dos dados recuperados.
- Dependência: A qualidade das respostas depende da qualidade dos dados externos e da capacidade do sistema de encontrar as informações mais relevantes.
Fine-tuning ou RAG: Qual a escolha certa para mim?
A decisão entre fine-tuning e RAG depende muito dos seus objetivos e necessidades.
Use Fine-tuning quando:
- Precisar de um especialista: Se você precisa de um modelo altamente especializado em um domínio específico, como para gerar relatórios financeiros, fornecer diagnósticos médicos ou traduzir documentos técnicos com alta precisão.
- Deseja priorizar a personalização: Se você quer ter controle total sobre o tom de voz e a linguagem do modelo, para que ele se comunique com a identidade da sua marca, use o fine-tuning.
Use RAG quando:
- Informação em tempo real for crucial: Se você precisa fornecer dados atualizados, como resultados esportivos, cotações de ações ou disponibilidade de produtos, o RAG é a escolha ideal.
- Tiver uma base de dados externa robusta: Se você possui uma grande quantidade de dados estruturados e não estruturados que podem ser usados para gerar respostas relevantes e precisa que o modelo acesse e utilize essas informações em tempo real, o RAG é a escolha ideal.
É possível combinar as duas?
Claro! Por exemplo, você pode usar o fine-tuning para especializar um modelo em um determinado domínio e, em seguida, usar o RAG para fornecer informações atualizadas dentro desse domínio. Essa combinação poderosa permite que você crie sistemas de IA ainda mais eficazes e personalizados para as necessidades da sua empresa.
Lembre-se: O universo da IA está em constante evolução e cabe a nós, como exploradores e criadores, testar, experimentar e descobrir as melhores maneiras de usar essas ferramentas incríveis para alcançar resultados extraordinários.
Se tiver alguma dúvida ou quiser trocar uma ideia sobre como turbinar seus prompts, conte com a Tess!