Desenvolvedores criam aplicações poderosas com LLM e modelagem
São Paulo — InkDesign News —
O uso de machine learning e deep learning tem revolucionado o desenvolvimento de aplicações de inteligência artificial. Técnicas como engenharia de contexto se mostram fundamentais para a eficácia desses sistemas.
Arquitetura de modelo
A arquitetura de modelo estabelecida é essencial para a performance do sistema. Por exemplo, ao implementar um modelo de transformer, existe a necessidade de um gerenciamento de contexto adequado. Pesquisas demonstram que, quanto mais organizado for o contexto, melhor será a performance, como no caso do uso de “Estruturar os prompts é importante para tornar as instruções mais claras”. (“Prompt structuring is important to make the instructions clearer.”) — Autor, Cargo, Instituição. Isso se aplica especialmente em sistemas que dependem de question answering, onde a clareza é vital para evitar respostas ambíguas.
Treinamento e otimização
O treinamento desses modelos depende fortemente dos dados utilizados e do método de contexto management. Dados irrelevantes podem resultar em flutuações de desempenho, como evidenciado em estudos que mostram que “a quantidade de tokens pode afetar o desempenho do LLM” (“the amount of tokens can affect the performance of the LLM”) — Autor, Cargo, Instituição. Portanto, a compressão de contexto e a otimização dos prompts são técnicas recomendadas para evitar que o modelo fique sobrecarregado. A possibilidade de realizar teste A/B também aumenta a precisão, permitindo que diferentes versões sejam comparadas em um ambiente controlado.
Resultados e métricas
A mensuração de resultados é crucial. Ferramentas focadas em observabilidade ajudam a monitorar a eficácia dos modelos de LLMs. Já foi mostrado que a performance pode ser significativamente melhorada com uma estrutura de prompt mais clara e uma estratégia de gerenciamento de contexto mais eficiente. “A supervisão manual dos dados de entrada é frequentemente subestimada” (“Manual inspection of input data is often underestimated”) — Autor, Cargo, Instituição. Estas métricas são essenciais na avaliação do impacto das técnicas de engenharia de contexto adotadas.
Em conclusão, a implementação eficaz de técnicas de engenharia de contexto é um dos passos mais importantes para melhorar aplicações de IA. As próximas etapas incluem explorar mais sobre recuperação contextual e integrar em sistemas maiores que podem fazer uso de RAG e keyword search, ampliando ainda mais as capacidades dos modelos.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
