Os LLMs têm sido importantes na revolução da inteligência artificial (ia) nos últimos anos. Eles têm mudado a forma como interagimos com sistemas de processamento de linguagem natural.
Uma tendência de destaque nesse cenário é a adaptação desses modelos aos dados específicos de organizações e projetos. Essa personalização é fundamental para ajustar o comportamento dos modelos e atingir os resultados desejados.
Essa ação melhora a interação com a inteligência artificial. Ela também garante que as organizações estejam alinhadas com seus objetivos e valores. Além disso, promove inovação e diferenciação no mercado.
Mas como implementar com êxito uma aplicação de LLMs, ajustando-a de acordo com os dados que se deseja fornecer?
Nesse contexto, é essencial compreender a importância da parametrização. Esse processo envolve a configuração precisa dos parâmetros do modelo para atender às necessidades específicas, contextos e objetivos da aplicação em questão.
Um dos parâmetros-chave é a temperatura, que desempenha um papel fundamental na parametrização de LLMs. Ajustar seu valor permite equilibrar a criatividade e a coesão do texto gerado, adaptando o modelo às necessidades do contexto. Valores mais elevados, como 0.8 ou 1.0, resultam em respostas mais criativas. Por outro lado, valores mais baixos, como 0.2, produzem respostas previsíveis.
O Max New Tokens (Máximo de Novos Tokens) é outro parâmetro crucial que limita o comprimento das respostas geradas pelo modelo. Definir um valor apropriado para esse parâmetro evita respostas excessivamente longas e fora de controle, garantindo que as respostas sejam concisas e relevantes.
Já a Top-p (Nucleus Sampling) é uma técnica de amostragem que controla a probabilidade das palavras durante a geração de texto. Ao definir um valor de corte, as opções de palavras são limitadas, tornando a resposta mais focada e coerente, evitando divagações desnecessárias.
As Penalizações de Frequência evitam repetições excessivas de palavras ou frases. Elas incentivam a diversidade na resposta e evitam respostas muito repetitivas.
O Carregamento em Modo de 8 Bits (Load In-8bit Mode) é um parâmetro que ajuda a reduzir os requisitos de memória e acelerar a geração de texto ao carregar o modelo em uma configuração de precisão de 8 bits, sendo útil quando há restrições de recursos.
O Max Tokens, semelhante ao “Max New Tokens”, define o limite máximo de tokens permitidos na resposta gerada, controlando o tamanho total das respostas.
Além disso, a Penalização de Repetição (Repetition Penalty) penaliza o modelo por repetir palavras ou frases previamente usadas, evitando respostas monótonas.
Em resumo, a parametrização de LLMs desempenha um papel crucial na obtenção de resultados desejados durante a interação com esses modelos de linguagem.
A personalização desses parâmetros permite ajustar o comportamento do modelo de acordo com as necessidades específicas, equilibrando criatividade, coerência e aumentando a eficiência de recursos. Essa abordagem personalizada é crucial para obter respostas contextuais e relevantes a partir de LLMs.
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A Inmetrics é reconhecida como líder em Eficiência Digital da América Latina. Entre suas inovações, destaca-se o Liev, uma solução de Inteligência Artificial generativa que utiliza extensivamente redes de Large Language Models (LLMs).
