São Paulo — InkDesign News — O desenvolvimento de assistentes virtuais baseados em machine learning tem evoluído rapidamente, exigindo um foco particular na criação de pipelines de avaliação eficazes, que garantem a performance dessas soluções.
Arquitetura de modelo
Modelos de linguagem de grande escala (LLMs) tornam-se cada vez mais comuns em aplicações práticas. Esses modelos, além de serem mais acessíveis, oferecem uma gama de habilidades que podem ser adaptadas para tarefas específicas, como assistência técnica em TI. A análise de tickets de suporte se transforma em uma tarefa onde o LLM deve interpretar, responder e, se necessário, escalar a questão para um humano.
A resposta “boa” é definida por uma combinação de fatores: ela diagnosticou corretamente o problema? Sugeriu passos de solução relevantes e seguros?
(“A ‘boa’ resposta é definida por uma combinação de fatores: Did the AI correctly diagnose the problem? Did it suggest relevant and safe troubleshooting steps?”)— Autor, Especialista em IA
Treinamento e otimização
A construção de um pipeline de avaliação começa com a coleta de dados reais. Caso não estejam disponíveis, dados sintéticos podem ser utilizados, mas é fundamental garantir que eles se assemelhem à realidade. O treinamento deste pipeline envolve a criação de um conjunto de dados de avaliação que deve ser representativo dos casos de uso mais comuns.
Se os dados surgirem de fontes externas, é crucial tomar cuidado com a contaminação de dados, que pode distorcer os resultados e levar a uma avaliação excessivamente otimista dos modelos.
(“If the certification material is publicly available, it may have already been included in the training data for the foundation model.”)— Autor, Especialista em IA
Resultados e métricas
Após compilar um conjunto de dados, as métricas de avaliação devem ser implementadas. A abordagem inclui o uso de LLMs como avaliadores automáticos, permitindo que a subjetividade da avaliação seja transformada em métricas quantificáveis. Um conjunto de dados de avaliação versão deve ser mantido para garantir comparações justas entre as diferentes iterações do modelo.
A análise de erros ajuda a identificar os principais modos de falha da aplicação, permitindo que se melhore a compreensão dos dados e da aplicação.
(“Error analysis helps identify the primary failure modes your application faces, enabling you to address the underlying issues.”)— Autor, Especialista em IA
Em vista da evolução constante das aplicações de machine learning, é essencial manter um ciclo de avaliação continuo, adaptando as ferramentas de acordo com as novas demandas e complexidades da tecnologia em desenvolvimento. Este ciclo garantirá não só a eficácia dos assistentes técnicos, mas também a satisfação dos usuários finais.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
