Treinamento e ajuste fino de modelos de fundação

A escada de customização te disse quando fazer o fine-tuning. Este tema mostra o que o fine-tuning de fato é. Ele abre o modelo base que você vem chamando no Bedrock, traça os três estágios que o construíram, e depois percorre os métodos de customização que você mesmo pode rodar e o dado do qual esses métodos vivem ou morrem.

O que este tema cobre

• Como o pré-treinamento funciona: previsão autossupervisionada do próximo token em texto massivo sem rótulo, e por que ele custa tão caro aos provedores
• Os três estágios que transformam texto bruto em um assistente: pré-treinamento, ajuste fino e instruction tuning, e alinhamento com RLHF
• Os métodos de ajuste fino que a AWS oferece: ajuste fino supervisionado, pré-treinamento continuado, reinforcement fine-tuning e distillation
• A fronteira que a prova mais testa: exemplos rotulados de tarefa (fine-tuning) versus um corpus de domínio sem rótulo (pré-treinamento continuado)
• O que a criação de um modelo customizado no Bedrock produz, e como o treinamento e o armazenamento são cobrados
• Os formatos JSONL que o Bedrock espera, e o que torna um dataset representativo, balanceado, limpo e seguro para treinar

Por que isso importa

O ajuste fino é uma das coisas mais caras e propensas a erro que você pode fazer com um modelo de fundação, e a prova sabe disso. As questões aqui raramente são sobre definições. Elas te entregam um objetivo e um dataset e perguntam qual método se encaixa, ou descrevem um conjunto de treinamento bagunçado e perguntam o que vai dar errado. Os dois casos se reduzem à mesma habilidade: casar o método com o dado que você tem e o resultado que você precisa, e depois preparar esse dado para o modelo aprender a tarefa real em vez do seu ruído. Acerte isso e o ajuste fino entrega; erre e você paga por um modelo customizado que não resolve o seu problema.