Se com dados e funcionalidades genéricas as LLMs já são maravilhosas e poderosas, imagine com um conjunto de dados específicos e fazendo tarefas específicas do seu negócio. Qual é o seu conjunto de dados e funcionalidades específicos para fazer o fine tuning? Está inseguro em expor seus dados aos LLMs? Conheça o nosso serviço de RAG.
Adapte modelos complexos e de alta capacidade para tarefas muito específicas sem a necessidade de um treinamento completo.
Integre soluções de ML em sistemas maiores, facilitando a manutenção e a escalabilidade.
Com o Elastic, construímos soluções de armazenamento escaláveis e eficientes para gerenciar grandes volumes de dados.
Converter documentos de vários formatos em datasets de alta qualidade que são essenciais para treinar modelos de ML com precisão
Para buscar, recuperar e gerar respostas precisas e com a segurança necessária que um repositório de documentos sigilosos organização precisa.
Ajustes nos modelos para melhorar o desempenho, reduzir custos computacionais, e garantir que os modelos não perpetuem viés ou injustiças.
O fine tuning é uma técnica de aprendizado de máquina que envolve o ajuste fino de um modelo de inteligência artificial já treinado, como a GPT-3.5 ou GPT-4, para uma tarefa muito específica utilizando um conjunto de dados particular. Este processo permite que o modelo se especialize mais na tarefa desejada, melhorando sua eficiência e precisão nas respostas ou nas tarefas que executa.
Exemplo de conjunto de dados específico |
Exemplo de tarefas específicas |
FAQ com o histórico de atendimento aos clientes. |
Respostas automáticas a dúvida de cliente no chat da empresa ou pelo WhatsApp |
Software ou código legado de uma aplicação. |
Treinamento de novos programadores ou equipe de suporte em software já existente. |
Currículos que se inscreveram para uma determinada vaga de emprego assim como o ‘job description’ daquela vaga. |
Ordenação dos currículos de acordo com sua relevância para um determinado job description. |
Apostila específicas de treinamentos corporativos. |
Apoio ao aprendizado com tira-dúvidas ou geração de questões ( abertas ou de múltipla escolha) para medir o aprendizado do aluno |
Dados contábeis, balanços e balancetes |
Conciliação bancária e entre contas contábeis. |
O processo de Fine Tuning segue as seguintes etapas:
Considerações Importantes:
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