Curso de Ajuste Fino de Modelos e Modelos de Linguagem Grande (LLMs)

Introdução ao Ajuste Fino

• O que é o ajuste fino?
• Casos de uso e benefícios do ajuste fino.
• Visão geral de modelos pré-treinados e aprendizado por transferência.

Preparação para o Ajuste Fino

• Coleção e limpeza de conjuntos de dados.
• Compreensão dos requisitos de dados específicos da tarefa.
• Análise exploratória de dados e pré-processamento.

Técnicas de Ajuste Fino

• Aprendizado por transferência e extração de recursos.
• Ajuste fino de transformadores com Hugging Face.
• Ajuste fino para tarefas supervisionadas versus não supervisionadas.

Ajuste Fino de Modelos de Linguagem Grandes (LLMs)

• Adaptação de LLMs para tarefas de PLN (por exemplo, classificação de texto, resumo).
• Treinamento de LLMs com conjuntos de dados personalizados.
• Controle do comportamento dos LLMs por meio de engenharia de prompts.

Otimização e Avaliação

• Ajuste de hiperparâmetros.
• Avaliação do desempenho do modelo.
• Ajuda ao sobreajuste (overfitting) e subajuste (underfitting).

Escalonamento dos Esforços de Ajuste Fino

• Ajuste fino em sistemas distribuídos.
• Aproveitamento de soluções baseadas em nuvem para escalabilidade.
• Estudos de caso: Projetos de ajuste fino em larga escala.

Melhores Práticas e Desafios

• Melhores práticas para o sucesso no ajuste fino.
• Desafios comuns e solução de problemas.
• Considerações éticas no ajuste fino de modelos de IA.

Tópicos Avançados (Opcional)

• Ajuste fino de modelos multimodais.
• Aprendizado zero-shot e few-shot.
• Exploração das técnicas LoRA (Adaptação de Baixo Ranho).

Resumo e Próximos Passos