IA generativa
A primeira etapa para desenvolver aplicações baseadas na IA generativa é escolher o melhor Large Language Model (LLM). Há várias opções open source disponíveis, como Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), Text-to-Text Transfer Transformer (T5) e modelos Granite. Cada um deles oferece diferenciais exclusivos com base em tarefas distintas. É importante escolher um LLM que tenha a ver com os objetivos da sua aplicação. Por exemplo, você pode ajustar o Granite-7B-Starter para resumir textos específicos sobre seguros que destaquem fatores de risco, cobertura e obrigações. Já o BERT é perfeito para análise de sentimentos.
Avaliar o desempenho do modelo é crucial, já que os LLMs têm precisão, fluência e eficácia geral variáveis nas tarefas relevantes para suas aplicações. Além disso, modelos de alta capacidade, como o GPT-3 e algumas versões do Granite, exigem um volume significativo de recursos computacionais, como unidades de processamento gráfico (GPUs) caros. Portanto, é essencial equilibrar essas necessidades com base no orçamento e infraestrutura disponíveis. Por fim, com acesso a dados de alta qualidade suficientes para ajuste fino, você assegura que o LLM tenha desempenho ideal para atender aos requisitos da aplicação.
Frameworks como o Langchain simplificam a integração de LLMs com aplicações para você se concentrar na lógica principal delas. Esses frameworks oferecem ferramentas de engenharia de prompt e encadeamento de modelos, aprimorando os componentes do LLM com memória ou contexto.
Após escolher os melhores frameworks e LLMs, você pode adicionar recursos generativos às aplicações. Esse processo envolve refinar o desempenho do modelo e elaborar prompts precisos e efetivos que façam a IA gerar os resultados desejados. Estabelecer ciclos robustos de feedback é crucial para a melhoria contínua, já que o modelo pode se adaptar e aprimorar os resultados ao longo do tempo.
Com os prompts, você instrui o LLM a gerar os resultados desejados. Ao criar prompts concisos e claros, usar templates para gerar instruções refinadas e aplicar técnicas como o encadeamento para orientar o LLM em tarefas complexas, você aprimora significativamente a efetividade do modelo. Essas estratégias asseguram que os modelos de IA produzam respostas consistentes e relevantes, até mesmo nas interações com várias etapas.
O ciclo de aprendizagem por reforço com feedback humano (RLHF) é crucial para fazer o ajuste fino do LLM. Após a implantação do modelo, colete as interações do usuário e utilize esse feedback para refinar o desempenho do LLM. Com esse processo iterativo, você faz o modelo aprender com os erros e sempre melhorar, aumentando a capacidade dele de gerar resultados precisos e relevantes conforme se adapta a casos de uso reais.
O ajuste fino personaliza ainda mais os LLMs pré-treinados com base no seu domínio ou tarefa específicos. Ao treinar modelos com conjuntos de dados menores e voltados a tarefas específicas, você melhora o desempenho e personaliza os resultados para atender aos requisitos da aplicação. Usando ferramentas como o Hugging Face Transformers, você aproveita o conhecimento do modelo pré-treinado enquanto o refina para suas finalidades. O método de alinhamento do InstructLab ajuda a alinhar os resultados do modelo aos valores organizacionais e necessidades dos usuários, gerando respostas precisas e apropriadas ao contexto.
A Geração Aumentada de Recuperação (RAG) combina LLMs a sistemas de recuperação de informações para os modelos acessarem e incorporarem dados relevantes de fontes externas durante a geração. Essa abordagem melhora a coerência e precisão factual dos resultados e costuma ser muito usada ao aumentar as respostas do LLM com dados internos e empresariais. Os recursos de RAG integrados do Langchain otimizam esse processo, ainda mais ao usar modelos Granite para produzir respostas precisas e contextualmente relevantes.
Os agentes são sistemas autônomos que funcionam em um ambiente definido para atingir metas específicas. Com a incorporação de comportamentos adaptáveis e interativos, esses sistemas modificam dinamicamente o contexto operacional deles para responder às mudanças nas condições. Assim, é possível lidar com tarefas complexas e tomar decisões em tempo real. O desenvolvimento de agentes envolve construir sistemas de vários componentes que planejam, executam e avaliam ações com base nos resultados do modelo de IA. É possível aprimorar os recursos operacionais do sistema orquestrando tarefas complexas, como a tomada de decisões em tempo real e a integração de APIs externas à fonte de dados.
O encadeamento de modelos conecta vários processos ou modelos de IA para formar um fluxo de trabalho coeso. Nele, cada modelo usa como base os resultados do modelo anterior. Com essa abordagem, você pode desenvolver aplicações capazes de lidar com tarefas complexas usando interações em várias etapas. Ao usar os recursos de diferentes modelos em uma sequência definida, você desenvolve sistemas eficientes personalizados para seus requisitos.
Ao avaliar minuciosamente o fluxo de trabalho da sua aplicação com a IA integrada, você proporciona uma experiência eficiente e simplificada. Com testes rigorosos de todo o sistema, você identifica e responde a problemas e ineficiências. Assim, é possível refinar a aplicação para melhorar a funcionalidade e a usabilidade. Esse processo iterativo não só aprimora o desempenho, como também alinha ainda mais a aplicação às necessidades e expectativas dos usuários.
