Curso de Ajuste Fino de Modelos e Grandes Modelos de Linguagem (LLMs)

Introdução ao Ajuste Fino

• O que é ajuste fino?
• Casos de uso e benefícios do ajuste fino
• Noções gerais sobre modelos pré-treinados e aprendizado por transferência

Preparação para o Ajuste Fino

• Coleção e limpeza de conjuntos de dados
• Compreensão dos requisitos específicos de dados da tarefa
• Análise exploratória de dados e pré-processamento

Técnicas de Ajuste Fino

• Aprendizado por transferência e extração de características
• Ajuste fino de transformadores com o Hugging Face
• Ajuste fino para tarefas supervisionadas versus não supervisionadas

Ajuste Fino de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs)

• Adaptação de LLMs para tarefas de PLN (por exemplo, classificação de texto, sumarização)
• Treinamento de LLMs com conjuntos de dados personalizados
• Controle do comportamento do LLM por meio de engenharia de prompts

Otimização e Avaliação

• Ajuste de hiperparâmetros
• Avaliação do desempenho do modelo
• Abordagem de sobreajuste (overfitting) e subajuste (underfitting)

Escala dos Esforços de Ajuste Fino

• Ajuste fino em sistemas distribuídos
• Uso de soluções baseadas em nuvem para escalabilidade
• Estudos de caso: projetos de ajuste fino em larga escala

Melhores Práticas e Desafios

• Melhores práticas para o sucesso no ajuste fino
• Desafios comuns e soluções para problemas frequentes
• Considerações éticas no ajuste fino de modelos de IA

Tópicos Avançados (Opcional)

• Ajuste fino de modelos multimodais
• Aprendizado zero-shot e few-shot
• Exploração das técnicas LoRA (Low-Rank Adaptation)

Resumo e Próximos Passos