DSPy oferece tutorial prático de modelagem em machine learning
(Source: Chroma)
São Paulo — InkDesign News — O uso de machine learning tem revolucionado diversas indústrias, e a engenharia de contexto surge como uma abordagem fundamental para otimizar aplicações que utilizam Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs). Este artigo explora os conceitos e práticas fundamentais da engenharia de contexto.
Arquitetura de modelo
A engenharia de contexto se refere ao processo de ajustar informações dentro da janela de contexto de um LLM durante a realização de uma tarefa. Em vez de se limitar à engenharia de prompt atômica, essa abordagem adota uma visão holística, onde problemas maiores são divididos em subproblemas que podem ser solucionados de maneira eficaz por múltiplos modelos (ou agentes) isoladamente. Por exemplo, a utilização de agentes com capacidades apropriadas dependendo da complexidade da tarefa é um dos enfoques discutidos.
“É uma abordagem holística que divide um problema maior em múltiplos subproblemas.”
(“It is a holistic approach that breaks up a larger problem into multiple subproblems.”)— Autor, Especialista em AI
Essa estrutura modular não apenas melhora a organização da solução, mas também facilita a manutenção e a escalabilidade das aplicações de aprendizagem profunda.
Treinamento e otimização
O modelo DSPy foi escolhido como a estrutura para integrar esses conceitos, permitindo a separação clara entre contratos de entrada e saída e a lógica que governa o fluxo de informações. Por exemplo, ao gerar uma piada, tal fluxo é estruturado para que cada etapa do processo utilize informações contextuais de maneira eficiente. Ao integrarmos os diferentes componentes do DSPy, asseguramos que os outputs sejam preverificáveis e que as interações com o LLM sejam mais eficientes.
“As saídas estruturadas trazem previsibilidade que facilita o trabalho programático.”
(“This approach gives you structured, predictable outputs that you can work with programmatically.”)— Autor, Pesquisador em Deep Learning
A implementação demonstra que conflitos e erros durante o treinamento podem ser minimizados através de uma estratégia de engenharia de contexto bem estruturada.
Resultados e métricas
Quando a aplicação da engenharia de contexto é bem-sucedida, os LLMs podem gerar respostas mais consistentes e pertinentes, evitando problemas habituais como a “poluição de contexto”. Por exemplo, o uso de agentes que interagem com ferramentas externas possibilita a adesão a métricas de sucesso e o monitoramento de latência, permitindo uma avaliação contínua do desempenho do modelo. Com a supervisão dessas métricas, as organizações podem ajustar suas estratégias de implementação de maneira mais eficaz.
“Os sistemas precisam ser avaliados com métricas e mantidos com observabilidade.”
(“The systems need to be evaluated with metrics and maintained with observability.”)— Autor, Especialista em AI
Essa abordagem resulta em aplicações práticas que vão desde sistemas de geração de conteúdo até assistentes virtuais, destacando a importância da engenharia de contexto no futuro da inteligência artificial e no processamento de linguagem natural.
Conteúdos como esses demonstram o valor da engenharia de contexto em aplicações de machine learning, essencial para construir sistemas robustos e escaláveis. O desenvolvimento contínuo nessa área promete inovações cada vez mais relevantes na interação entre humanos e máquinas.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
