São Paulo — InkDesign News — Com o crescente uso de técnicas de machine learning, empresas buscam melhorar a performance de seus modelos. A análise detalhada dos resultados e ajustes são essenciais para atender às expectativas dos clientes.
Arquitetura de modelo
A eficiência de modelos de linguagem de grande escala (LLMs) depende da sua arquitetura subjacente. Abordagens como transformers permitem que os modelos aprendam de maneira mais eficaz a partir de grandes conjuntos de dados, refletindo comportamentos mais naturais nas interações humanas.
“Para ter alta observabilidade na sua plataforma, recomendo usar uma ferramenta de gerenciamento de LLM para rastreamento, como o Langfuse ou o PromptLayer.”
(“To have high observability in your platform, I strongly recommend using an LLM manager tool for tracing, such as Langfuse or PromptLayer.”)— Especialista em AI, Instituição XYZ
Treinamento e otimização
O processo de treinamento envolve a coleta e análise dos dados gerados. Inspecionar manualmente um número significativo de invocações do LLM pode revelar problemas como redundâncias ou informações ausentes. As melhorias devem ser priorizadas com base no valor e no esforço necessários.
“Se descobrir problemas significativos, sempre os corrigirei primeiro.”
(“If I discover significant issues, for example, when manually inspecting data, I always fix those first.”)— Especialista em AI, Instituição ABC
Resultados e métricas
Após a implementação de melhorias, ferramentas como otimizadores de prompt podem refinar as respostas do modelo, aumentando a acuracidade e a relevância das informações. Além disso, um conjunto de dados “ouro” permite avaliar a qualidade das respostas antes e após as atualizações no modelo.
“A criação de um conjunto de dados de entrada e saída e usar o LLM como juiz pode ajudar quando você faz mudanças no seu LLM.”
(“Creating a golden dataset of input-output examples and utilizing LLM as a judge can help when you make changes to your LLM.”)— Especialista em AI, Instituição DEF
A aplicação de técnicas de deep learning como o agrupamento de consultas e a análise de dados qualitativos e quantitativos é fundamental. Próximos passos incluem a avaliação contínua das melhorias e a adaptação das estratégias conforme necessário.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
