Ajuste por Instrução

O que é Ajuste por Instrução?

O ajuste por instrução é uma técnica utilizada no campo da inteligência artificial (IA) para aprimorar as capacidades de grandes modelos de linguagem (LLMs). Consiste em ajustar modelos de linguagem pré-treinados em um conjunto de dados composto por pares de instrução e resposta. O objetivo é treinar o modelo para compreender e seguir melhor as instruções humanas, efetivamente reduzindo a distância entre a capacidade do modelo de prever texto e sua habilidade de executar tarefas específicas conforme direcionado pelos usuários.

Em sua essência, o ajuste por instrução adapta um modelo de linguagem não apenas para gerar texto coerente com base em padrões aprendidos durante o pré-treinamento, mas para produzir resultados alinhados com as instruções recebidas. Isso torna o modelo mais interativo, responsivo e útil em aplicações do mundo real, onde seguir as orientações do usuário com precisão é fundamental.

Como o Ajuste por Instrução é Utilizado?

O ajuste por instrução é aplicado após o modelo de linguagem passar pelo pré-treinamento inicial, que normalmente envolve o aprendizado a partir de grandes volumes de textos não rotulados para prever a próxima palavra em uma sequência. Embora esse pré-treinamento forneça um forte entendimento da estrutura linguística e conhecimento geral, ele não capacita o modelo a seguir instruções específicas ou executar tarefas definidas de forma eficaz.

Para resolver isso, o ajuste por instrução refina o modelo usando um conjunto de dados selecionado de pares de instrução e resposta. Esses conjuntos de dados são elaborados para representar uma ampla gama de tarefas e instruções que os usuários possam fornecer. Ao treinar com esses exemplos, o modelo aprende a interpretar instruções e gerar respostas apropriadas.

Principais Etapas do Ajuste por Instrução

1. Criação do Conjunto de Dados:
   Compilar um conjunto de dados contendo diversos pares de instrução e resposta. As instruções podem abranger várias tarefas como tradução, sumarização, resposta a perguntas, geração de texto, entre outros.

2. Processo de Ajuste Fino:
   Utilizar aprendizado supervisionado para treinar o modelo pré-treinado nesse conjunto de dados. O modelo ajusta seus parâmetros para minimizar a diferença entre suas saídas e as respostas desejadas presentes no conjunto.

3. Avaliação e Iteração:
   Avaliar o desempenho do modelo em tarefas de validação não incluídas nos dados de treinamento para garantir que ele generalize bem para novas instruções. Iterar sobre o conjunto de dados e o processo de treinamento conforme necessário para melhorar o desempenho.

Exemplos de Ajuste por Instrução na Prática

• Tradução de Idiomas:
  Treinar um modelo para traduzir textos de um idioma para outro com base em instruções como “Traduza a seguinte frase para o francês.”

• Sumarização:
  Ajustar um modelo para resumir artigos longos quando solicitado, por exemplo, “Resuma os principais pontos deste artigo sobre mudanças climáticas.”

• Resposta a Perguntas:
  Permitir que um modelo responda a perguntas a partir de instruções como “Responda à seguinte pergunta com base no contexto fornecido.”

• Geração de Texto com Diretrizes de Estilo:
  Adaptar um modelo para escrever em um estilo ou tom específico, por exemplo, “Reescreva o seguinte parágrafo em um estilo acadêmico formal.”

Pesquisas sobre Ajuste por Instrução

O ajuste por instrução emergiu como uma técnica fundamental para aprimorar modelos multilíngues e grandes modelos de linguagem (LLMs), aumentando sua utilidade em contextos linguísticos diversos. Estudos recentes exploram vários aspectos dessa abordagem, fornecendo insights sobre seu potencial e desafios.

1. Investigating Multilingual Instruction-Tuning: Do Polyglot Models Demand for Multilingual Instructions?
Por Alexander Arno Weber et al. (2024)
Este estudo explora a adaptação de LLMs multilíngues pré-treinados para atuarem como assistentes eficazes em diferentes idiomas. Analisa sistematicamente modelos multilíngues ajustados por instrução em diversos conjuntos de dados linguísticos, com foco em idiomas indo-europeus. Os resultados indicam que o ajuste por instrução em corpora multilíngues paralelos melhora a capacidade de seguir instruções em diferentes línguas em até 9,9%, desafiando a Hipótese do Alinhamento Superficial. Além disso, destaca a necessidade de grandes conjuntos de dados de ajuste por instrução para modelos multilíngues. Os autores também realizaram um estudo de anotação humana para alinhar avaliações humanas e baseadas no GPT-4 em cenários de chat multilíngue.
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2. OpinionGPT: Modelling Explicit Biases in Instruction-Tuned LLMs
Por Patrick Haller et al. (2023)
Este estudo investiga os vieses inerentes em LLMs ajustados por instrução. Reconhece preocupações sobre vieses refletidos em modelos treinados com dados influenciados por fatores demográficos específicos, como vieses políticos ou geográficos. Em vez de suprimir esses vieses, os autores propõem torná-los explícitos e transparentes por meio do OpinionGPT, um aplicativo web que permite aos usuários explorar e comparar respostas com base em diferentes vieses. Essa abordagem envolveu a criação de um corpus de ajuste por instrução refletindo diversos vieses, proporcionando uma compreensão mais detalhada do viés em LLMs.
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