No post, o autor inicia apresentando uma *receita* prática para ajustar um modelo de linguagem pequeno, especificamente o Phi-3 Mini 4K Instruct da Microsoft, a fim de traduzir frases do inglês para o Yoda-speak. O artigo enfatiza que é um guia que pode ser seguido facilmente e não requer conhecimento prévio extenso.

Diversos aspectos técnicos são abordados, como o uso de 'BitsAndBytes' para carregar um modelo quantizado de forma a reduzir sua ocupação de memória. Além disso, o autor discute a configuração de *low-rank adapters* (LoRA) usando a biblioteca 'peft' do Hugging Face, que permite adaptar e treinar o modelo quantizado eficientemente.

O autor fornece instruções sobre como formatar um dataset específico, que inclui frases traduzidas para Yoda-speak, facilitando o fine-tuning do modelo. Ele também apresenta o importante papel do 'SFTTrainer' na automatização do processo de treinamento, o que simplifica grande parte da programação.

1. Carregar um modelo quantizado usando BitsAndBytes.

2. Configurar low-rank adapters (LoRA) para a adaptação do modelo.

3. Carregar e formatar um dataset de traduções.

4. Realizar o fine-tuning utilizando o SFTTrainer.

5. Gerar sentenças traduzidas para Yoda-speak.

Após o ajuste, o modelo é capaz de gerar respostas em Yoda-speak a partir de entradas em inglês, demonstrando a eficácia do fine-tuning. Os usuários são incentivados a compartilhar seu modelo ajustado na Hugging Face Hub, contribuindo para a comunidade de aprendizado de máquina e modelos de linguagem.

O artigo conclui destacando a facilidade de ajuste fino de modelos de linguagem com as ferramentas apresentadas e convida os leitores a explorar mais sobre o tema em um livro do autor, promovendo o aprendizado contínuo na área de inteligência artificial. Para mais conteúdos atualizados diariamente, inscreva-se na nossa newsletter!

FONTES:

1. Hugging Face Hub

2. Datasets de Yoda

3. Blog do Autor

4. GitHub - Fine Tuning LLMs

5. Google Colab