Prompting de poucos disparos vs LLM de afinação para soluções de IA generativa

O verdadeiro potencial dos modelos de linguagem de grande dimensão (LLM) não reside apenas na sua vasta base de conhecimentos, mas na sua capacidade de se adaptarem a tarefas e domínios específicos com um mínimo de formação adicional. É aqui que entram em ação os conceitos de "few-shot prompting" e "fine-tuning", melhorando a forma como aproveitamos o poder dos LLMs em cenários do mundo real.

Embora os LLMs sejam treinados em conjuntos de dados maciços que englobam um vasto espetro de conhecimentos, têm frequentemente dificuldades quando confrontados com tarefas altamente especializadas ou com jargão específico de um domínio. As abordagens tradicionais de aprendizagem supervisionada exigiriam grandes quantidades de dados rotulados para adaptar estes modelos, o que é frequentemente impraticável ou impossível em muitas situações do mundo real. Este desafio levou investigadores e profissionais a explorar métodos mais eficientes de adaptar os LLM a casos de utilização específicos, utilizando apenas um pequeno número de exemplos.

Breve visão geral da solicitação de poucos disparos e do ajuste fino

Existem duas técnicas poderosas para responder a este desafio: a solicitação de poucos exemplos e o ajuste fino. A solicitação de poucos disparos envolve a criação de solicitações de entrada inteligentes que incluem um pequeno número de exemplos, orientando o modelo para executar uma tarefa específica sem qualquer formação adicional. O ajuste fino, por outro lado, envolve a atualização dos parâmetros do modelo utilizando uma quantidade limitada de dados específicos da tarefa, permitindo-lhe adaptar o seu vasto conhecimento a um determinado domínio ou aplicação.

Ambas as abordagens se enquadram na aprendizagem de poucos exemplos, um paradigma que permite que os modelos aprendam novas tarefas ou se adaptem a novos domínios utilizando apenas alguns exemplos. Ao tirar partido destas técnicas, podemos melhorar drasticamente o desempenho e a versatilidade dos LLM, tornando-os ferramentas mais práticas e eficazes para uma vasta gama de aplicações no processamento de linguagem natural e não só.

Prompting de poucas palavras: Libertar o potencial do LLM

As instruções de poucos disparos são uma técnica poderosa que nos permite orientar os LLMs para tarefas ou domínios específicos sem necessidade de formação adicional. Este método aproveita a capacidade inerente do modelo para compreender e seguir instruções, "programando" efetivamente o LLM através de instruções cuidadosamente elaboradas.

Na sua essência, o prompting de poucos disparos envolve fornecer ao LLM um pequeno número de exemplos (normalmente 1-5) que demonstram a tarefa desejada, seguido de uma nova entrada para a qual queremos que o modelo gere uma resposta. Essa abordagem aproveita a capacidade do modelo de reconhecer padrões e adaptar seu comportamento com base nos exemplos fornecidos, permitindo que ele execute tarefas para as quais não foi explicitamente treinado.

O princípio fundamental por detrás do estímulo de poucos disparos é que, ao apresentar ao modelo um padrão claro de entradas e saídas, podemos orientá-lo para aplicar um raciocínio semelhante a entradas novas e não vistas. Esta técnica aproveita a capacidade do LLM para aprender no contexto, permitindo-lhe adaptar-se rapidamente a novas tarefas sem atualizar os seus parâmetros.

Tipos de prompts de poucos disparos (zero disparo, um disparo, poucos disparos)

O estímulo de poucos disparos engloba um espetro de abordagens, cada uma definida pelo número de exemplos fornecidos:

1. Solicitação de disparo zero: Neste cenário, não são fornecidos exemplos. Em vez disso, o modelo recebe uma instrução ou descrição clara da tarefa. Por exemplo, "Traduzir para francês o seguinte texto em inglês: [texto de entrada]".

2. Solicitação de uma só vez: Neste caso, é fornecido um único exemplo antes da entrada efectiva. Isto dá ao modelo uma instância concreta da relação esperada entre entradas e saídas. Por exemplo: "Classifique o sentimento da seguinte crítica como positivo ou negativo. Exemplo: 'Este filme foi fantástico!' - Entrada positiva: 'Não consegui suportar o enredo'. - [o modelo gera a resposta]"

3. Poucos disparos: Esta abordagem fornece vários exemplos (normalmente 2-5) antes da entrada efectiva. Isto permite que o modelo reconheça padrões e nuances mais complexos na tarefa. Por exemplo: "Classifique as seguintes frases como perguntas ou afirmações: 'O céu é azul'. - Pergunta "Eu adoro gelado". - Declaração Entrada: 'Onde posso encontrar o restaurante mais próximo?' - [o modelo gera a resposta]"

Conceber prompts de poucas frases eficazes

A elaboração de prompts de poucos disparos eficazes é tanto uma arte como uma ciência. Aqui estão alguns princípios-chave a considerar:

1. Clareza e coerência: Certifique-se de que os seus exemplos e instruções são claros e seguem um formato consistente. Isto ajuda o modelo a reconhecer o padrão mais facilmente.

2. Diversidade: Ao utilizar vários exemplos, tente abranger uma gama de entradas e saídas possíveis para dar ao modelo uma compreensão mais ampla da tarefa.

3. Relevância: Escolha exemplos que estejam intimamente relacionados com a tarefa ou domínio específico a que se destina. Isto ajuda o modelo a concentrar-se nos aspectos mais relevantes do seu conhecimento.

4. Concisão: Embora seja importante fornecer um contexto suficiente, evite perguntas demasiado longas ou complexas que possam confundir o modelo ou diluir as informações principais.

5. Experimentação: Não tenha medo de iterar e experimentar com diferentes rápido estruturas e exemplos para descobrir o que funciona melhor para o seu caso de utilização específico.

Ao dominarmos a arte de dar instruções em poucas doses, podemos desbloquear todo o potencial dos LLMs, permitindo-lhes realizar uma vasta gama de tarefas com um mínimo de informação ou formação adicional.

Ajuste fino de LLMs: Adaptação de modelos com dados limitados

Embora a solicitação de poucos disparos seja uma técnica poderosa para adaptar LLMs a novas tarefas sem modificar o próprio modelo, o ajuste fino oferece uma forma de atualizar os parâmetros do modelo para um desempenho ainda melhor em tarefas ou domínios específicos. O ajuste fino permite-nos aproveitar o vasto conhecimento codificado em LLMs pré-treinadas, adaptando-as às nossas necessidades específicas, utilizando apenas uma pequena quantidade de dados específicos da tarefa.

Compreender o ajuste fino no contexto dos LLMs

O ajuste fino de uma LLM envolve pegar num modelo pré-treinado e treiná-lo num conjunto de dados mais pequeno e específico da tarefa. Este processo permite que o modelo adapte as suas representações aprendidas às nuances da tarefa ou domínio alvo. A principal vantagem do ajustamento fino é o facto de se basear no conhecimento rico e na compreensão da linguagem já presentes no modelo pré-treinado, exigindo muito menos dados e recursos computacionais do que treinar um modelo de raiz.

No contexto dos LLMs, a afinação centra-se normalmente no ajuste dos pesos das camadas superiores da rede, que são responsáveis por caraterísticas mais específicas da tarefa, deixando as camadas inferiores (que captam padrões linguísticos mais gerais) praticamente inalteradas. Esta abordagem, frequentemente designada por "aprendizagem por transferência", permite que o modelo mantenha a sua compreensão linguística alargada, ao mesmo tempo que desenvolve capacidades especializadas para a tarefa-alvo.

Técnicas de afinação de poucos disparos

O ajuste fino de poucas amostras leva o conceito de ajuste fino um passo adiante, tentando adaptar o modelo usando apenas um número muito pequeno de exemplos - normalmente na faixa de 10 a 100 amostras por classe ou tarefa. Esta abordagem é particularmente valiosa quando os dados rotulados para a tarefa-alvo são escassos ou dispendiosos de obter. Algumas das principais técnicas de afinação de poucos exemplos incluem:

1. Afinação com base em pedidos: Este método combina as ideias de instruções de poucos disparos com actualizações de parâmetros. O modelo é afinado num pequeno conjunto de dados em que cada exemplo é formatado como um par de perguntas e respostas, semelhante aos avisos de poucas tentativas.

2. Abordagens de meta-aprendizagem: Técnicas como Meta-aprendizagem com diagnóstico de modelo (MAML) podem ser adaptados para o ajuste fino de LLMs em poucos instantes. Estes métodos têm como objetivo encontrar um bom ponto de inicialização que permita ao modelo adaptar-se rapidamente a novas tarefas com um mínimo de dados.

3. Afinação baseada no adaptador: Em vez de atualizar todos os parâmetros do modelo, esta abordagem introduz pequenos módulos "adaptadores" entre as camadas do modelo pré-treinado. Apenas estes adaptadores são treinados para a nova tarefa, reduzindo o número de parâmetros treináveis e o risco de esquecimento catastrófico.

4. Aprendizagem em contexto: Algumas abordagens recentes tentam afinar os LLMs para que tenham um melhor desempenho na aprendizagem em contexto, melhorando a sua capacidade de se adaptarem a novas tarefas apenas através de avisos.

Prompting de poucos disparos vs. afinação: Escolher a abordagem correta

Ao adaptar os LLMs a tarefas específicas, tanto a solicitação de poucos disparos como o ajuste fino oferecem soluções poderosas. No entanto, cada método tem os seus próprios pontos fortes e limitações, e a escolha da abordagem correta depende de vários factores.

Pontos fortes e limitações de cada método

Prompting de poucos disparos: Pontos fortes:

• Não requer actualizações dos parâmetros do modelo, preservando o modelo original

• Altamente flexível e pode ser adaptado em tempo real

• Não é necessário tempo de formação ou recursos computacionais adicionais

• Útil para prototipagem e experimentação rápidas

Limitações:

• O desempenho pode ser menos consistente, especialmente em tarefas complexas

• Limitado pelas capacidades e conhecimentos originais do modelo

• Pode ter dificuldades em domínios ou tarefas altamente especializados

Afinação: Pontos fortes:

• Obtém frequentemente um melhor desempenho em tarefas específicas

• Pode adaptar o modelo a novos domínios e vocabulário especializado

• Resultados mais consistentes em entradas semelhantes

• Potencial de aprendizagem e melhoria contínuas

Limitações:

• Requer tempo de formação e recursos computacionais adicionais

• Risco de esquecimento catastrófico se não for cuidadosamente gerido

• Pode ter um ajuste excessivo em pequenos conjuntos de dados

• Menos flexível; requer reciclagem para mudanças significativas de tarefas

Factores a considerar na seleção de uma técnica

Há vários factores a ter em conta ao selecionar uma técnica:

1. Disponibilidade de dados: Se tiver uma pequena quantidade de dados de alta qualidade e específicos de uma tarefa, pode ser preferível efetuar um ajuste fino. Para tarefas com dados específicos muito limitados ou inexistentes, a melhor opção pode ser a solicitação de poucos disparos.

2. Complexidade da tarefa: Tarefas simples que estão próximas do domínio de pré-treino do modelo podem funcionar bem com um prompt de poucos disparos. Tarefas mais complexas ou especializadas beneficiam frequentemente de um ajuste fino.

3. Restrições de recursos: Considere os recursos computacionais disponíveis e as restrições de tempo. A solicitação de poucos disparos é geralmente mais rápida e consome menos recursos.

4. Requisitos de flexibilidade: Se precisar de se adaptar rapidamente a várias tarefas ou de mudar frequentemente a sua abordagem, os avisos de poucos disparos oferecem mais flexibilidade.

5. Requisitos de desempenho: Para aplicações que requerem elevada precisão e consistência, a afinação fina fornece frequentemente melhores resultados, especialmente com dados suficientes específicos da tarefa.

6. Privacidade e segurança: Se estiver a trabalhar com dados sensíveis, pode ser preferível utilizar um prompt de poucos disparos, uma vez que não requer a partilha de dados para actualizações de modelos.

Aplicações práticas de técnicas de poucos disparos para LLMs

As técnicas de aprendizagem de poucos disparos abriram um vasto leque de aplicações para os LLM em vários domínios, permitindo que estes modelos se adaptem rapidamente a tarefas específicas com exemplos mínimos.

Tarefas de processamento de linguagem natural:

1. Classificação do texto: As técnicas de poucos disparos permitem que os LLMs categorizem o texto em classes predefinidas com apenas alguns exemplos por categoria. Isto é útil para a marcação de conteúdos, deteção de spam e modelação de tópicos.

2. Análise de sentimento: As LLMs podem adaptar-se rapidamente a tarefas de análise de sentimentos específicas de um domínio, compreendendo as nuances da expressão de sentimentos em diferentes contextos.

3. Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER): A aprendizagem de poucos disparos permite que os LLMs identifiquem e classifiquem entidades nomeadas em domínios especializados, como a identificação de compostos químicos na literatura científica.

4. Resposta a perguntas: Os LLM podem ser adaptados para responder a perguntas em domínios ou formatos específicos, aumentando a sua utilidade no serviço ao cliente e nos sistemas de recuperação de informação.

Adaptações específicas do domínio:

1. Legal: As técnicas de poucos disparos permitem aos LLM compreender e gerar documentos jurídicos, classificar casos jurídicos e extrair informações relevantes de contratos com um mínimo de formação específica do domínio.

2. Médico: Os LLMs podem ser adaptados a tarefas como o resumo de relatórios médicos, a classificação de doenças a partir de sintomas e a previsão de interações medicamentosas utilizando apenas um pequeno número de exemplos médicos.

3. Técnica: Em áreas como a engenharia ou as ciências informáticas, a aprendizagem de poucos disparos permite aos LLM compreender e gerar conteúdos técnicos especializados, depurar código ou explicar conceitos complexos utilizando terminologia específica do domínio.

Aplicações multilingues e multilingues:

1. Tradução de línguas com poucos recursos: As técnicas de "poucas oportunidades" podem ajudar os LLMs a realizar tarefas de tradução para línguas com dados disponíveis limitados.

2. Transferência interlinguística: Os modelos treinados em línguas com recursos elevados podem ser adaptados para executar tarefas em línguas com recursos reduzidos, utilizando a aprendizagem de poucos disparos.

3. Adaptação de tarefas multilingues: Os LLMs podem adaptar-se rapidamente para realizar a mesma tarefa em várias línguas com apenas alguns exemplos em cada língua.

Desafios e limitações das técnicas de poucos disparos

Embora as técnicas de poucos disparos para LLMs ofereçam um enorme potencial, também apresentam vários desafios e limitações que precisam de ser resolvidos.

Problemas de coerência e fiabilidade:

1. Variabilidade do desempenho: Os métodos de poucos disparos podem, por vezes, produzir resultados inconsistentes, especialmente com tarefas complexas ou casos extremos.

2. Sensibilidade imediata: Pequenas alterações na redação da pergunta ou na seleção de exemplos podem levar a variações significativas na qualidade dos resultados.

3. Limitações específicas da tarefa: Algumas tarefas podem ser intrinsecamente difíceis de aprender a partir de apenas alguns exemplos, o que leva a um desempenho abaixo do ótimo.

Considerações éticas e preconceitos:

1. Amplificação dos preconceitos: A aprendizagem de poucos exemplos pode amplificar os enviesamentos presentes nos exemplos limitados fornecidos, conduzindo potencialmente a resultados injustos ou discriminatórios.

2. Falta de robustez: Os modelos adaptados com técnicas de poucos disparos podem ser mais susceptíveis a ataques adversários ou a entradas inesperadas.

3. Transparência e explicabilidade: Pode ser difícil compreender e explicar como é que o modelo chega às suas conclusões em cenários de poucos disparos.

Recursos informáticos e eficiência:

1. Limitações de tamanho do modelo: À medida que as LLMs aumentam de tamanho, os requisitos computacionais para o ajuste fino tornam-se cada vez mais exigentes, limitando potencialmente a acessibilidade.

2. Tempo de inferência: As solicitações complexas de poucos disparos podem aumentar o tempo de inferência, afectando potencialmente as aplicações em tempo real.

3. Consumo de energia: Os recursos computacionais necessários para a utilização em grande escala de técnicas de poucos disparos suscitam preocupações quanto à eficiência energética e ao impacto ambiental.

A resolução destes desafios e limitações é crucial para o desenvolvimento contínuo e a implementação responsável de técnicas de aprendizagem de poucos disparos em LLMs. À medida que a investigação avança, podemos esperar ver soluções inovadoras que melhorem a fiabilidade, a justiça e a eficiência destes métodos poderosos.

A linha de fundo

A solicitação de poucos disparos e o ajuste fino representam abordagens inovadoras, permitindo que os LLMs se adaptem rapidamente a tarefas especializadas com o mínimo de dados. Como explorámos, estas técnicas oferecem uma flexibilidade e eficiência sem precedentes na adaptação dos LLMs a diversas aplicações em todos os sectores, desde o melhoramento de tarefas de processamento de linguagem natural até à possibilidade de adaptações específicas de domínios em áreas como a saúde, o direito e a tecnologia.

Embora subsistam desafios, nomeadamente em termos de consistência, considerações éticas e eficiência computacional, é inegável o potencial da aprendizagem de poucos disparos em LLMs. À medida que a investigação continua a avançar, abordando as limitações actuais e descobrindo novas estratégias de otimização, podemos antecipar aplicações ainda mais poderosas e versáteis destas técnicas. O futuro da IA não reside apenas em modelos maiores, mas em modelos mais inteligentes e mais adaptáveis - e a aprendizagem por injeção reduzida está a preparar o caminho para esta nova era de modelos linguísticos inteligentes, eficientes e altamente especializados, capazes de compreender e responder verdadeiramente às nossas necessidades em constante evolução.