Ajustando finamente LLMs: resolvendo problemas que a engenharia de prompts não consegue

Este artigo explora as aplicações práticas do ajuste fino de modelos de linguagem grandes (LLMs), especialmente para problemas que a engenharia de prompts não consegue resolver. O ajuste fino melhora significativamente a qualidade do modelo, como a melhoria das pontuações específicas da tarefa, a consistência do estilo e a precisão da formatação JSON. Além disso, reduz custos, aumenta a velocidade e permite alcançar qualidade semelhante em modelos menores, permitindo até mesmo a implantação local para privacidade. O ajuste fino também melhora a lógica do modelo, as capacidades de seguimento de regras e a segurança, e permite aprender com modelos maiores por meio da destilação. No entanto, o artigo observa que o ajuste fino não é ideal para adicionar conhecimento; RAG, carregamento de contexto ou chamadas de ferramentas são recomendados em vez disso. O artigo conclui recomendando o Kiln, uma ferramenta que simplifica o processo de ajuste fino.