Tutorial: Aplicação do Fine Tuning para treinamento no ChatGPT

No contexto atual de rápida evolução tecnológica, a capacidade de utilizar ferramentas eficazes é essencial para a produtividade e excelência em diversas áreas. Uma dessas ferramentas que ganhou destaque é o chatGPT. Independentemente de você ser um novato ou um profissional experiente, este guia tem como propósito proporcionar uma compreensão abrangente sobre a aplicação do método de Ajuste Fino (Fine Tuning) no treinamento do chatGPT para atender às suas próprias necessidades, permitindo, assim, ampliar a funcionalidade e eficiência.

O chatGPT é um modelo de IA de conversação de ponta capaz de simular respostas de forma natural. Entretanto, o modelo nem sempre fornece resultados esperados quando se trata de uso único porque foi treinado levando em consideração um conjunto de dados massivos. Dessa forma, retreinar o modelo em um conjunto de dados menor adaptado a um caso de uso específico ajuda a captar as individualidades e complexidades da tarefa em questão e produzi-la. Assim, para resultados melhores e mais relevantes, a aplicação do Fine Tuning, conhecido como “Ajuste Fino” poderá aperfeiçoar o modelo de IA conversacional para que tudo funcione de forma eficaz para a sua demanda.

Passo 1: Definindo o Caso de Uso

O primeiro passo para aprimorar o chatGPT é determinar o caso de uso específico. Compreender profundamente o objetivo pretendido é crucial. Essa ferramenta pode ser aplicada em diversos contextos, como tradução de idiomas, Q&A (Perguntas e Respostas) e outros.

Passo 2: Coleta e Pré-processamento dos Dados

Depois de definir o caso de uso, é hora de coletar e pré-processar os dados. Organize seus dados em uma planilha Excel com duas colunas: "Pergunta" e "Resposta". É importante separar os dados em grupos de treinamento, validação e teste. Limpeza, normalização e tokenização são passos indispensáveis antes da análise.

Passo 3: Preparação dos Dados para Treinamento

Após a coleta e pré-processamento, o passo subsequente consiste na preparação dos mesmos para o treinamento. Organize-os em conjuntos de treinamento, validação e teste. O conjunto de treinamento é empregado para instruir o modelo, o conjunto de validação avalia o seu desempenho e o conjunto de teste realiza a avaliação final.

Passo 4: Ajuste do Modelo

Nesta fase, entra em cena o processo de ajuste fino do modelo. O primeiro passo envolve o treinamento do modelo ChatGPT pré-treinado com os dados específicos do seu aplicativo. A técnica de retropropagação é aplicada para ajustar o modelo, reduzindo discrepâncias entre as saídas desejadas e as efetivamente geradas.

Passo 5: Avaliação do Modelo

Após o ajuste, é importante avaliar o desempenho do modelo usando um conjunto de testes. Métricas como exatidão, precisão, recall e pontuação F1 são utilizadas para determinar a qualidade das predições em comparação com resultados esperados. Se o desempenho não atender às expectativas, ajustes nos dados, hiperparâmetros ou especificações podem ser necessários.

Passo 6: Implantação do Modelo

Uma vez que o modelo foi ajustado e avaliado satisfatoriamente, é hora de implantá-lo. A integração do modelo ao ambiente de produção é a etapa final.

Configuração e Ajuste do ChatGPT para Seu Projeto

Após entender os passos mencionados, siga as etapas abaixo para configurar e ajustar o ChatGPT para o seu caso específico:

• Criação de Conta: Caso não possua, crie uma conta gratuita em https://platform.openai.com/signup.
• Acesso às Chaves de API: Acesse suas chaves de API em https://platform.openai.com/account/api-keys.
• Geração de Nova Chave: Na página das chaves de API, clique em "Criar nova chave secreta" para gerar uma nova chave de API.

Passo 1: Configuração Inicial do Projeto

Depois de gerar sua chave de API OpenAI, configure o ChatGPT para o seu projeto:

1. Ambiente de Desenvolvimento: Garanta que você tenha a linguagem de programação apropriada, como Python, para fazer solicitações à API.
   
2. Integração da Chave de API: Insira a chave de API gerada em sua aplicação. Isso geralmente envolve definir uma variável com a chave para autenticação nas solicitações à API.
   
3. Estrutura de Solicitação: Com a chave de API configurada, você pode fazer solicitações à API do ChatGPT, especificando o modelo a ser usado e a mensagem de entrada.

Passo 2: Ajustando o Modelo para Seu Projeto

Ajustar o modelo ChatGPT para seu projeto envolve:

• Mensagens de Conversa: Estruture a conversa como uma troca de mensagens para contextualizar o modelo.
• Parâmetros do Modelo: Ajuste temperatura e max_tokens para controlar a criatividade das respostas e o comprimento máximo.
• Treinamento Interativo: Realize testes iterativos, análise de respostas e realize ajustes para otimizar qualidade e coerência.

Para instalação da Biblioteca OpenAI Python:

Antes de usar a API, instale a biblioteca com pip install openai.

Preparando os Dados

Para exemplificar, suponha que deseja ajustar o modelo para responder  perguntas sobre políticas de devolução de produtos de diferentes empresas. Primeiro, organize seus dados em um formato adequado. Use um arquivo Excel para armazenar pares de perguntas e respostas.

• Organize seus dados em um formato adequado. Você pode usar um arquivo Excel (.xlsx) para armazenar os pares de perguntas e respostas. Crie duas colunas, uma para as perguntas (coluna A) e outra para as respostas (coluna B). Certifique-se de que cada par de pergunta e resposta esteja em uma única linha.

Exemplo:

2: Lendo Dados do Arquivo Excel

Você pode usar a biblioteca pandas para ler os dados do arquivo Excel. Certifique-se de instalar a biblioteca com pip install pandas antes de prosseguir.

Aqui está um exemplo de como você pode ler os dados do arquivo Excel:

3: Formatando os Dados para o Ajuste Fino

Depois de carregar os dados do arquivo Excel, você precisa convertê-los em exemplos no formato necessário para o ajuste fino. Vamos supor que a coluna "Pergunta" contém as perguntas e a coluna "Resposta" contém as respostas.

4: Realizando o Ajuste Fino com os Dados do Excel

Agora que você tem os exemplos formatados, pode realizar o ajuste fino do modelo utilizando esses dados.

5: Testando o Novo Modelo

Após o ajuste fino, você pode testar o novo modelo utilizando a mesma abordagem que mostramos anteriormente para fazer solicitações à API e obter respostas.

Lembre-se que esse é um exemplo básico de como puxar dados de um arquivo Excel e realizar o ajuste fino do modelo com eles. Dependendo da estrutura dos seus dados e das necessidades do seu projeto, você pode precisar realizar ajustes adicionais.

Conclusão

Neste tutorial abrangente, exploramos o processo de aplicar o Fine Tuning no chatGPT usando dados de uma planilha Excel. Esse método oferece uma abordagem valiosa para adaptar o modelo às necessidades específicas de um caso de uso, resultando em respostas mais relevantes e eficazes. Aqui estão as principais conclusões e considerações a serem lembradas:

Ao definir o caso de uso, você estabelece os objetivos claros para o ajuste do modelo. Isso permite que você adapte o chatGPT de acordo com as demandas específicas, como responder perguntas sobre políticas de devolução de produtos, como exemplificado.

A coleta e pré-processamento dos dados são etapas cruciais para garantir que os exemplos usados no ajuste sejam precisos e representativos. Organizar os dados em grupos de treinamento, validação e teste ajuda a melhorar a qualidade do ajuste e a avaliação subsequente.

A preparação dos dados para treinamento envolve converter os exemplos em um formato adequado para a API. Isso permite que o modelo aprenda a gerar respostas coerentes e relevantes com base nas entradas fornecidas.

Durante o ajuste do modelo, é essencial treiná-lo com exemplos relevantes ao caso de uso. O processo de retropropagação permite que o modelo se adapte aos dados de treinamento, minimizando a diferença entre as saídas desejadas e as produzidas.

A avaliação do modelo após o ajuste é crucial para verificar seu desempenho. Métricas como exatidão, precisão e recall ajudam a determinar a qualidade das respostas. A iteração e experimentação contínuas são vitais para otimizar a interação do modelo.

Finalmente, a implantação do modelo ajustado ocorre após avaliar satisfatoriamente seu desempenho. Integrar o modelo ao ambiente de produção permite que ele seja utilizado para responder a perguntas e interagir com os usuários em tempo real.

Lembre-se que este tutorial é um guia inicial para aplicar o Fine Tuning no chatGPT usando dados de uma planilha Excel. Dependendo da complexidade de seus dados e requisitos específicos, você pode precisar ajustar os passos e parâmetros conforme necessário.

Ao incorporar esses conhecimentos, você está capacitado a aprimorar a interação do chatGPT e personalizá-lo para atender às necessidades exclusivas de seu projeto. A experimentação, refinamento contínuo e aprendizado constante desempenham um papel fundamental no desenvolvimento de soluções mais inteligentes e eficazes usando a tecnologia de IA.

Referências Bibliográficas

• OpenAI Platform: https://platform.openai.com/
• OpenAI Python Library: https://github.com/openai/openai-python