Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) são frequentemente utilizados em diversas tarefas, no entanto, podem não ser ideais para aplicações específicas. Para um uso mais sustentável e econômico, modelos menores e especializados se tornam essenciais. Um desafio comum para esses modelos é a falta de conjuntos de dados representativos e diversificados para o treinamento. Este artigo apresenta uma solução para esse problema, utilizando um gerador de dados sintéticos disponível no Hugging Face para criar um conjunto de dados a partir do qual o modelo ModernBERT é posteriormente finetunado.

A geração de dados é realizada em três etapas: descrição do conjunto de dados, configuração da tarefa e geração do data set. Um exemplo prático envolve a criação de um conjunto de dados com 1000 exemplos, caracterizados por textos longos que abrangem uma variedade de tópicos. Após a geração, a validação das etiquetas é recomendada antes do treinamento do modelo.

Com um F1 score de 0.89 alcançado após a fase de finetuning, os resultados demonstram a eficácia do modelo ModernBERT em comparação a alternativas mais antigas, enfatizando sua capacidade de processamento rápido e melhor desempenho em tarefas de classificação de texto.

Os resultados encorajam uma nova abordagem ao treinamento de modelos de classificação por meio da utilização de dados sintéticos. Essa metodologia pode abrir novas possibilidades para o desenvolvimento de modelos personalizados mais robustos e acessíveis, levando em conta o cenário atual da inteligência artificial.

O artigo ilustra como a combinação de dados sintéticos e o modelo ModernBERT pode revolucionar a classificação de texto, oferecendo uma alternativa viável e eficiente. Para continuar atualizado sobre os avanços em IA e tecnologia, assine nossa newsletter e descubra conteúdos novos diariamente.

FONTES:

1. Hugging Face Space

2. GitHub - synthetic-data-generator

3. Phillip Schmid - Blog

4. NVIDIA Domain Classifier