A Fine-tuning API da Together permite que as equipes de Machine Learning (ML) ajustem modelos de linguagem, aumentando seu desempenho em tarefas específicas. As novas funcionalidades introduzidas incluem suporte para treinamento com janelas de contexto mais longas, permitindo lidar com documentos extensos, além de suporte para formatos de dados conversacionais e de instrução, simplificando o processo de preparação de dados.

Os destaques das atualizações incluem: o suporte para fine-tuning de modelos Llama 3.1 com até 32k de comprimento de contexto; a capacidade de alimentar dados sem a necessidade de reformatar manualmente; melhorias na qualidade dos modelos treinados sem alteração nos parâmetros; e a introdução de um suporte para conjuntos de dados de validação, que permite avaliar a generalização dos modelos durante o treinamento.

Essas atualizações foram projetadas não apenas para acelerar o treinamento e melhorar a eficiência, mas também para proporcionar uma experiência mais suave na integração com plataformas de gerenciamento de experimentos, como Weights & Biases. As opções configuráveis permitem maior controle sobre o processo de fine-tuning, o que é essencial para uma personalização eficaz.

1. Treinamento em contexto mais longo: até 32k de comprimento.

2. Suporte para dados conversacionais e de instrução diretamente na API.

3. Melhorias na qualidade do treinamento sem custo adicional.

4. Suporte para conjuntos de validação para monitoramento de desempenho.

5. Integração aprimorada com Weights & Biases.

6. Configurações personalizáveis para otimizar hiperparâmetros.

Essas atualizações têm um impacto significativo para desenvolvedores e empresas que usam a AI generativa, uma vez que permitem um aprimoramento considerável na precisão das tarefas executadas por modelos de linguagem. A facilidade de uso e a flexibilidade da API promete tornar o fine-tuning mais acessível, contribuindo para um avanço no desenvolvimento de aplicações baseadas em linguagem.

- Facilita o acesso a personalizações complexas. - Melhora a eficiência no treinamento de modelos. - Capacita empresas a otimizar suas soluções de IA. - Proporciona mais controle sobre o processo de fine-tuning.

A capacidade de ajustar modelos de linguagem de forma mais eficaz representa uma evolução significativa na aplicação de IA generativa, podendo transformar a forma como as empresas interagem com tecnologia e dados. Os usuários são incentivados a explorar essas novas funções e considerar como podem integrá-las em suas operações diárias.

A introdução dessas funcionalidades evidencia o compromisso da Together em melhorar a personalização de modelos de linguagem. À medida que as empresas adotam a AI generativa, compreender e utilizar essas novas capacidades será crucial para se manter competitivo. Para mais insights e atualizações sobre AI, inscreva-se na nossa newsletter e não perca as novidades diárias sobre tecnologia e inovação.

FONTES:

1. Together

2. Long-context blogpost

3. Conversation data blogpost

4. Weights & Biases

5. Together Community