Como posso treinar meu próprio modelo GPT?

Com os avanços rápidos da tecnologia de IA, está cada vez mais acessível para qualquer pessoa criar seu próprio chatbot GPT.

O modelo transformador generativo pré-treinado da OpenAI – o mecanismo por trás do ChatGPT – tornou-se um recurso para quem deseja criar seus próprios agentes de IA e softwares.

Aprender a personalizar seu próprio agente GPT permite que você aproveite as tecnologias mais poderosas do nosso tempo para suas necessidades específicas. Então vamos começar.

O que é um modelo GPT?

Um modelo GPT (transformador generativo pré-treinado) é um tipo avançado de modelo de linguagem desenvolvido pela OpenAI. Ele utiliza técnicas de aprendizado profundo para entender e gerar textos semelhantes aos humanos.

Modelos GPT são treinados com grandes volumes de dados textuais para prever a próxima palavra em uma sequência, permitindo realizar tarefas como responder perguntas, escrever conteúdos e até programar.

Esses modelos são amplamente usados em aplicações como chatbots de IA, geração de conteúdo e tradução.

Modelos GPT já foram usados no mundo real como motores por trás de chatbots de suporte ao cliente, agentes de geração de leads e ferramentas de pesquisa em diversas áreas. Esses chatbots de IA estão presentes em toda a internet, desde saúde e e-commerce até hotéis e imobiliárias.

Quem pode treinar modelos GPT?

Treinar um modelo GPT é uma tarefa que exige muito trabalho e recursos. Normalmente, é preciso ter uma equipe com financiamento – como um instituto de pesquisa, uma empresa bem financiada ou até uma universidade – para ter os recursos necessários para treinar um modelo GPT.

No entanto, é muito mais acessível para pessoas ou empresas treinarem seus próprios chatbots GPT. Ao treinar um chatbot GPT em vez de um modelo, você aproveita todo o poder de um modelo GPT, mas pode personalizá-lo facilmente para suas necessidades.

Como os modelos GPT são treinados?

Para treinar um modelo GPT por conta própria, é preciso estar preparado – financeiramente e de outras formas – para usar hardware potente e investir bastante tempo aperfeiçoando algoritmos.

Um modelo GPT nasce do pré-treinamento e pode ser ainda mais especializado com ajuste fino. Porém, também é possível criar um chatbot GPT personalizado sem envolver ajuste fino, que é um processo intensivo e pode se tornar caro rapidamente.

Pré-treinamento

O pré-treinamento é um processo que consome muito tempo e recursos e – por enquanto – só pode ser realizado por empresas com grande financiamento. Se você está criando seu próprio chatbot GPT, não fará o pré-treinamento.

O pré-treinamento acontece quando uma equipe de desenvolvimento treina o modelo para prever corretamente a próxima palavra em uma frase com aparência humana. Depois que o modelo é treinado com uma grande quantidade de texto, ele consegue prever com mais precisão quais palavras devem seguir em uma frase.

A equipe começa coletando um conjunto de dados massivo. O modelo é então treinado para dividir o texto em palavras ou subpalavras, conhecidas como tokens.

É aqui que entra o ‘T’ do GPT: esse processamento e divisão do texto é feito por uma arquitetura de rede neural chamada transformer.

Ao final da fase de pré-treinamento, o modelo entende a linguagem de forma ampla, mas não é especializado em nenhum domínio específico.

Ajuste fino

Se você é uma empresa com um grande conjunto de dados à disposição, o ajuste fino pode ser uma opção.

O ajuste fino consiste em treinar um modelo em um conjunto de dados específico, para que ele se torne especialista em uma função específica.

Você pode treiná-lo com:

• Textos médicos, para que ele possa diagnosticar condições complexas com mais precisão
• Textos jurídicos, para que ele escreva pareceres legais de maior qualidade em determinada jurisdição
• Roteiros de atendimento ao cliente, para que ele saiba quais tipos de problemas seus clientes costumam ter

Após o ajuste fino, seu chatbot GPT é alimentado pelas capacidades linguísticas adquiridas no pré-treinamento, mas também especializado no seu caso de uso.

Mas o ajuste fino não é o processo ideal para muitos projetos de chatbot GPT. Você não precisa de ajuste fino se quiser apenas personalizar um chatbot.

Na verdade, só é possível fazer ajuste fino em um chatbot GPT se você tiver um conjunto de dados muito grande e relevante (como transcrições de atendimentos de uma grande empresa). Se seu conjunto de dados não for grande o suficiente, não vale o tempo nem o custo do ajuste fino.

Felizmente, prompts avançados e RAG (geração aumentada por recuperação) quase sempre são suficientes para personalizar um chatbot GPT – mesmo se você for implantá-lo para milhares de clientes.

3 formas de personalizar LLMs

Seja ou não um motor GPT, personalizar um LLM traz muitos benefícios. Isso pode manter seus dados privados, reduzir custos para tarefas específicas e melhorar a qualidade das respostas no seu caso de uso.

O engenheiro de software da Botpress, Patrick, explica todos os detalhes sobre personalização de LLM neste artigo. Aqui estão as principais sugestões dele para personalizar LLMs:

1. Ajuste fino

O ajuste fino envolve treinar um modelo com exemplos específicos para que ele se destaque em uma tarefa, como responder perguntas sobre seu produto.

Enquanto modelos open-source exigem capacidade de engenharia para ajuste fino, modelos fechados como GPT-4 ou Claude podem ser ajustados via APIs, embora isso aumente os custos. O ajuste fino é especialmente útil para conhecimento estático, mas não é ideal para atualizações em tempo real.

2. RAG

Geração aumentada por recuperação (RAG) significa usar informações externas, como um documento de políticas de RH, para responder perguntas específicas.

É ideal para acessar informações em tempo real, como um chatbot consultando um catálogo de produtos para verificar estoque, e evita a necessidade de ajustar modelos.

O RAG geralmente é mais fácil e econômico de manter para chatbots baseados em conhecimento, pois permite consultar dados atualizados sem precisar atualizar o modelo constantemente.

3. N-shot prompting

N-shot learning significa fornecer exemplos em uma única chamada de API do LLM para melhorar a qualidade das respostas.

Adicionar um exemplo (one-shot) melhora significativamente a resposta em relação a não dar exemplos (zero-shot), enquanto usar vários exemplos (n-shot) aumenta ainda mais a precisão sem alterar o modelo.

No entanto, essa abordagem é limitada pelo tamanho do contexto do modelo, e o uso frequente pode aumentar os custos; o ajuste fino pode eliminar a necessidade de exemplos n-shot, mas exige mais tempo de configuração.

4. Engenharia de prompts

Existem outras técnicas de engenharia de prompts, como chain-of-thought, que fazem os modelos “pensarem em voz alta” antes de dar uma resposta.

Isso aumenta a qualidade da resposta, mas pode deixar as respostas mais longas, caras e lentas.

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