São Paulo — InkDesign News —
Recentemente, a comunidade de machine learning tem se aprofundado em técnicas de prompt engineering para otimizar fluxos de trabalho e acelerar processos de modelagem. Estudiosos e profissionais da área percebem que a habilidade em criar prompts eficazes está se tornando essencial.
Arquitetura de modelo
No contexto atual, a integração de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) tem sido crucial. Para propósitos de engenharia de características, por exemplo, um prompt pode ser estruturado para que um LLM sugira características relevantes para prever um determinado alvo. Esse procedimento tem se mostrado eficientes, resultando em um fluxo de trabalho mais direto e respostas mais robustas.
“Você é um assistente de engenharia de características. Proponha 10 características candidatas para prever {alvo}.”
(“You are a feature-engineering assistant. Propose 10 candidate features to predict {target}.”)— Autor Desconhecido, Especialista em LLM
Treinamento e otimização
A utilização de técnicas como LoRA (Low-Rank Adaptation) e PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) permite que modelos sejam ajustados sem a necessidade de treinamento completo. Isso resulta em economia significativa de tempo e recursos. Ao invés de modificar todo o modelo, apenas camadas específicas são ajustadas, mantendo a eficácia.
“Esse método mostrou se superior a abordagens manuais de engenharia de características.”
(“This method has shown to perform better than manual feature engineering approaches.”)— Autor Desconhecido, Pesquisador da Virginia Tech
Resultados e métricas
Testes comparativos demonstram que o uso de LLMs em processos de engenharia de características não só aumenta a performance dos modelos como também diminui os prazos de entrega. A escala de produção de novas características e melhorias contínuas, proporcionadas por técnicas de evolução com LLMs, têm se destacado na área. Além disso, os resultados de acurácia têm se mantido acima da média esperada.
Aplicações práticas incluem desde a previsão de vendas até a otimização de sistemas de recomendação, onde a precisão e a rapidez são cruciais. A pesquisa nesse domínio está apenas começando, com promessas de avanços significativos em algoritmos e métricas de avaliação.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
