Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta
1. Circunstância (O Desafio no Mundo Real)
Um modelo de linguagem não nasce pronto para conversar como um assistente educado. O processo passa por fases industriais distintas: pré-treino massivo em petabytes de texto, ajuste fino instrucional para aprender a responder perguntas, e alinhamento ético para recusar solicitações nocivas.
2. Fundamentos & Conceito Central (Estudos)
1. O Ciclo de Vida de um Grande Modelo
As quatro etapas fundamentais da construção de LLMs:
- 1. Pré-treino (Pre-training): Treinamento autorregressivo em trilhões de tokens na nuvem consumindo milhões de dólares. O modelo aprende linguagem, código e lógica de mundo;
- 2. Ajuste Fino Supervisionado (SFT): Treino em milhares de exemplos de alta qualidade no formato Pergunta e Resposta;
- 3. Fine-Tuning Eficiente (LoRA e QLoRA): Ajuste de adaptadores de posto baixo com quantização em 4 bits, permitindo treinar modelos abertos (Llama, Mistral) em uma única GPU doméstica;
- 4. Alinhamento com Preferências Humanas (RLHF e DPO): Direct Preference Optimization (DPO) e Reinforcement Learning from Human Feedback ensinam o modelo a ser útil, honesto e seguro (Helpful, Honest, Harmless).
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