Ajuste fino e avaliação de LLMs
A Quantlix adapta modelos de linguagem com exemplos específicos e avalia se o ajuste fino melhora o comportamento, a consistência e o desempenho nas tarefas.
Um propósito claro. Uma abordagem prática.
O ajuste fino altera o comportamento do modelo por meio de exemplos. A Quantlix define primeiro o comportamento desejado e uma referência para comparação.
Um conjunto de dados pode reforçar erros ou expor informações sensíveis. Comece com exemplos revisados e teste situações difíceis antes da publicação.
Onde podemos ajudar
Um escopo bem definido, orientado pelas suas prioridades.
Preparação dos dados
Revisar qualidade, permissões, rótulos e informações sensíveis.
Adaptação direcionada
Treinar para uma tarefa, um estilo ou um formato definido.
Avaliação comparativa
Comparar o modelo adaptado com instruções e referências existentes.
Um ciclo de adaptação mensurável
Separar exemplos de treinamento das tarefas de avaliação para analisar a generalização.
- Exemplos revisados
- Modelo adaptado
- Avaliação independente
- Decisão de publicação
O que você recebe ao longo do trabalho
Defina entregas úteis e verificáveis antes do início do trabalho.
- Especificação dos dados
- Artefatos do modelo
- Relatório de avaliação
- Recomendação de implantação
Um bom trabalho começa com um entendimento comum.
Tomamos as decisões juntos e deixamos claro o próximo passo.
Comece pelo problema real
Entenda as pessoas, os objetivos do negócio e as limitações por trás da necessidade. Defina o escopo e o que constitui um resultado útil.
Torne a direção concreta
Use sessões de trabalho, pesquisa e versões iniciais para explorar as opções. Avalie as escolhas com sua equipe antes de definir a direção.
Avance com entregas que possam ser avaliadas
Desenvolva o trabalho combinado com revisões regulares. Documente as decisões, entregue os materiais e planeje o suporte necessário.
Perguntas e respostas
Detalhes práticos para considerar antes de começar.
Quando usar ajuste fino?
Considere o ajuste fino para comportamentos repetidos após testar instruções e recuperação de informações.
O ajuste fino mantém os fatos atualizados?
Fatos que mudam com frequência geralmente exigem recuperação de informações ou integração com sistemas.
Quais dados são necessários?
Use exemplos representativos e autorizados, respostas esperadas consistentes e um conjunto separado para avaliação.
A Quantlix desenvolve sistemas de IA para previsão, compreensão de linguagem e análise de imagens, com avaliação, supervisão humana e integração aos processos.
A Quantlix desenvolve pipelines de dados e ferramentas de inteligência de negócios que transformam dados operacionais em métricas definidas e apoio à decisão.
A Quantlix desenvolve fluxos de IA generativa para redigir conteúdo e criar materiais, com orientação de marca, revisão e integração aos processos de publicação.
Vamos conversar sobre o que precisa mudar.
Traga seu desafio, suas perguntas e seu ponto de partida. Vamos definir juntos o próximo passo.