Os grandes modelos de linguagem (LLMs) são excelentes em conhecimentos gerais, mas têm dificuldades com as necessidades específicas da empresa. O ajuste fino preenche essa lacuna por meio de interação aprimorada e adaptação de domínio. A plataforma sem código da Inbenta torna essas estratégias acessíveis, permitindo que as empresas adaptem as soluções de IA às suas necessidades exclusivas. Essa personalização não se trata apenas de aprimorar a IA; trata-se de criar uma IA que realmente atenda às suas metas de negócios.
Os modelos de linguagem grande (LLMs) são inegavelmente poderosos. Treinados com base em grandes quantidades de dados - literalmente, a amplitude da Internet - eles falam fluentemente sobre diversos tópicos. Faça uma pergunta a eles e eles certamente responderão com precisão e articulação.
No entanto, quando se trata de aplicar esse conhecimento às especificidades dos dados, projetos ou necessidades comerciais exclusivas de sua empresa, esses modelos têm dificuldades. Afinal, eles são generalistas por definição.
Construindo uma ponte
É nesse ponto que o ajuste fino se encaixa. É uma ponte entre o genérico e o específico.
O ajuste fino envolve duas estratégias principais. A primeira - aprimorar a interação - concentra-se em fazer perguntas melhores ao modelo. Isso é feito por meio de prompts cuidadosamente elaborados e enriquecidos com contexto detalhado. Ao reforçar essas interações com conhecimento localizado e definir limites precisos para minimizar erros, você pode orientar os LLMs a produzir resultados mais precisos e mais relevantes para o caso de uso da sua empresa.
A segunda estratégia - adaptação de domínio - envolve a reimaginação do próprio modelo. Isso significa colocar um conjunto de instruções especializadas e específicas do domínio sobre o modelo existente, retreinando-o de fato. Essa abordagem pode envolver LLMs de código aberto ou configurações de hospedagem personalizadas, criando um modelo sob medida que compreenda profundamente as nuances do seu setor. Com o aprendizado por reforço a partir de feedback humano (RLHF), todas as entradas de agentes humanos tornam-se dados instrucionais poderosos, aprimorando a aplicabilidade do modelo às suas necessidades específicas.
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A vantagem da Inbenta
O que faz a Inbenta se destacar não é apenas essas abordagens, mas a facilidade com que elas podem ser implementadas. Oferecemos uma plataforma exclusiva em que essas duas estratégias ganham vida sem problemas. É um ambiente sem código, o que significa que qualquer pessoa - de novatos em IA a especialistas em tecnologia experientes - pode experimentar e identificar qual combinação de ajuste fino é mais adequada para seus negócios. Essa facilidade de uso acelera a tomada de decisões e a implementação, disponibilizando soluções de IA personalizadas mais rápido do que nunca.
Embora o ajuste fino eleve significativamente o desempenho dos LLMs, adaptando-os ao seu domínio específico, ele deve ser realizado com uma compreensão cuidadosa das restrições do seu negócio e dos resultados que você está buscando. A IA generativa não é uma solução para tudo; ela funciona melhor quando está devidamente alinhada com os objetivos estratégicos de sua organização.
Em essência, o ajuste fino não se trata apenas de aprimorar um modelo de IA. Trata-se de criar uma experiência personalizada que faça com que a IA realmente funcione para sua empresa, seja reduzindo o tempo de consulta do cliente, aprimorando os insights orientados por dados ou melhorando suas operações.
À medida que a IA continua a evoluir, os vencedores serão aqueles que conseguirem moldá-la ao seu contexto distinto e, ao mesmo tempo, navegar pelo complexo cenário de possíveis soluções. O ajuste fino não se trata apenas de tornar um modelo mais inteligente; trata-se de torná-lo seu.
Em resumo:
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- Os grandes modelos de linguagem (LLMs) têm amplo conhecimento, mas muitas vezes não têm um contexto comercial específico.
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- O ajuste fino é fundamental para adaptar os LLMs às necessidades e domínios comerciais específicos
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- A abordagem da Inbenta combina dois métodos principais de ajuste fino: aprimorar o contexto da consulta e melhorar a compreensão específica do domínio
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- A plataforma oferece suporte a LLMs fechados e de código aberto, proporcionando flexibilidade e adaptabilidade
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- A abordagem da Inbenta permite a experimentação e a implementação rápidas sem a necessidade de conhecimento técnico profundo
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- O ajuste fino com a Inbenta ajuda as empresas a aproveitarem todo o potencial dos LLMs adaptados às suas necessidades específicas
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