O que é treinamento de modelos de IA? Tudo o que você precisa saber

A IA não é consciente. A IA usa uma combinação muito mais simples de algoritmos que não podem “pensar” ou “sentir”. Esse processo simplificado é chamado de “modelo”. Graças aos novos métodos de treinamento, os modelos estão mais inteligentes, mais eficientes e cada vez mais integrados à nossa vida cotidiana.

Se você tem curiosidade em treinar sua própria IA, continue lendo para obter uma compreensão de alto nível do processo.

O que é treinamento em IA (e por que você deve se importar)?

Ensinamos modelos de IA por meio de um processo de treinamento. Os seres humanos aprendem primeiro a comer, andar e falar. Os LLMs aprendem primeiro o básico, como matemática, leitura e estrutura de frases. Ao passar pela escola, você aprenderá habilidades diárias, como matemática e leitura. Depois, você aprenderá outras habilidades de que nunca precisará. A IA também segue um processo semelhante. Uma vez que eles podem processar a entrada e gerar saída, os modelos são treinados usando conjuntos de dados maiores do que você ou eu poderíamos imaginar.

Graças aos métodos mais recentes, esses conjuntos de dados estão diminuindo. Conjuntos de dados menores geram modelos menores. Dados melhores geram uma IA mais enxuta e mais eficaz. O Google e a Microsoft agora estão enviando laptops com IA integrada. À medida que a computação melhora, os modelos se tornam mais eficientes. Em breve, a IA será executada de forma nativa no hardware do smartphone. Em 2050, você poderá ter conversas filosóficas profundas com sua torradeira.

Treinamento em IA no mundo real

Os modelos de IA já estão sendo usados em muitos lugares que você nunca pensaria em procurar. Até o momento, todos nós conhecemos os chatbots e os geradores de imagens. As aplicações da IA e do aprendizado de máquina no mundo real vão muito além do que você imagina.

• Assistência médica: Os modelos são cada vez mais treinados em dados médicos. Eles são usados com frequência para acelerar os diagnósticos e detectar condições de saúde raras que os médicos raramente encontram.
• Produtos farmacêuticos: Os modelos criam compostos hipotéticos e analisam sua eficácia. Esses pseudo-ensaios podem economizar anos, até mesmo décadas, de tentativas e erros em comparação com os métodos tradicionais.
• Finanças: No final da década de 2010, as pessoas perceberam o quanto os modelos de IA são eficientes na análise de padrões de negociação. Atualmente, a negociação orientada por IA é um padrão do setor tanto para criptomoedas quanto para ações.
• Entretenimento: Netflix, Spotify e até mesmo o YouTube usam modelos treinados para recomendar novos conteúdos para você. Esses modelos provavelmente analisam seu consumo de mídia para prever com precisão o que você vai gostar em seguida. Lembra quando as recomendações da Netflix eram um lixo? Seu aprimoramento está diretamente relacionado ao aumento da IA.
• Aeroespacial: A NASA usa modelos de IA para analisar dados planetários. Isso permite um melhor estudo da Terra e também de planetas distantes.

A lista acima é apenas a ponta do iceberg. A aprendizagem de tiro zero agora permite que a IA tome decisões com dados que nunca viu. Com o surgimento de novos métodos de treinamento, modelos de alta qualidade estão se integrando constantemente à sua vida cotidiana. Imagine um forno que sabe como cozinhar sua comida com perfeição – não estamos muito longe disso!

Processo de treinamento de modelos de IA

Quando ensinamos uma criança a ler, não entregamos a ela uma enciclopédia e vamos embora. Primeiro, ensinamos a ela as letras. Depois, passamos às palavras e, por fim, às frases. Das frases, passamos aos parágrafos e, em seguida, aos livros completos. Essas mesmas etapas incrementais se aplicam aos modelos de IA. Primeiro, um modelo aprende a processar a entrada (ler dados). Em seguida, ele aprende a gerar resultados. Após um treinamento suficiente, um modelo pode começar a aprender por conta própria. Após o ajuste fino, testamos e implantamos o modelo para uso no mundo real.

Etapa 1: Preparação dos dados

Os modelos precisam de dados. Antes mesmo de escolhermos um modelo, precisamos primeiro decidir em quais dados ele será treinado. Os dados devem ser limpos, bem formatados e refletir os padrões do mundo real.

Os dados brutos geralmente são ruidosos, inconsistentes e incompletos. Antes de inseri-los em seu modelo, é necessário limpar e formatar os dados. Independentemente de o seu modelo ser treinado com dados estruturados, como planilhas, ou com dados totalmente não estruturados, como textos e vídeos, a qualidade e a relevância são fundamentais. Você não treinaria um forno de cozimento automático para jogar golfe!

Dados de alta qualidade reduzem o tempo de treinamento e produzem um modelo pequeno, mas inteligente. Nosso mercado de conjuntos de dados oferece dados limpos e prontos para uso.

Etapa 2: Seleção de um modelo de treinamento

Você precisa selecionar o modelo de treinamento adequado para a IA que deseja criar. Você pode usar um dos modelos abaixo ou uma combinação deles.

• Modelos de linguagem grandes: Geralmente usados para chatbots. Eles são treinados em vastos conjuntos de dados e projetados para processar a linguagem humana naturalmente. Os LLMs leem e geram texto fazendo previsões com base em seus dados de treinamento. ChatGPT, Claude e DeepSeek são exemplos de LLMs.
• Redes neurais convolucionais: Esses modelos são usados para analisar imagens e vídeos. Exemplos do mundo real incluem ResNet, EfficientNet e YOLO (You Only Look Once).
• Redes neurais recorrentes e transformadores: Esses modelos são excelentes em previsão, reconhecimento de fala e dados sequenciais. O GPT e o BERT são exemplos amplamente utilizados. Os LLMs são, na verdade, um desdobramento dos transformadores.
• Árvores de decisão e florestas aleatórias: As árvores de decisão e as florestas aleatórias são ideais para classificação de dados e modelagem preditiva. Esse tipo é melhor para modelos financeiros e avaliação de riscos. Os exemplos incluem o XGBoost, o CatBoost e o DecisionTreeClassifier do Scikit-learn.
• Modelos de aprendizado por reforço: O Deep Q-Networks (DQN), o AlphaGo e o PPO (Proximal Policy Optimization) usam o aprendizado por reforço. Isso é melhor quando seu modelo de IA precisa aprender estratégias ao longo do tempo. Os Roombas navegam pelas salas de estar e evitam os móveis por meio do aprendizado por reforço.

Etapa 3: Treinamento do modelo

O treinamento é um processo lento. Semelhante ao aprendizado de uma nova habilidade, é um ciclo contínuo de exercícios, feedback e ajustes. O modelo continua a se aperfeiçoar até que possa cumprir sua finalidade.

1. Entrada e processamento: O modelo é alimentado com dados (rotulados ou não rotulados) para processamento.
2. Aprendizado e ajuste: À medida que o modelo processa os dados, ele encontra relações e faz generalizações. Fornecemos feedback ao modelo para refinar sua precisão e tomada de decisões.
3. Ajuste: Quando nossos ajustes começarem a tomar forma, poderemos nos concentrar em ajustes mais detalhados, o tuning. Nesse estágio, o modelo já pode executar muitas tarefas com eficiência, mas ainda não está pronto para a produção.

Etapa 4: Validação e ajuste fino

Imagine fazer um exame de direção sem nunca ter dirigido um carro. Você foi aprovado na parte escrita do exame de direção, mas não tem experiência. Você sabe que o pedal do acelerador faz o carro acelerar e que os freios param o veículo. Entende que o volante permite que você vire. Você pega o volante e logo percebe que não está preparado. Você não aciona os pedais corretamente, vira com muita força e BAM! acaba de sofrer seu primeiro acidente de carro. Ao dirigir, você não precisa apenas de teoria, precisa de experiência.

Durante a validação e o ajuste fino, o modelo é testado em cenários do mundo real. Isso pode incluir conversas profundas, modelagem financeira, geração de imagens e muito mais. O modelo precisa praticar e refinar seus recursos do mundo real. Durante essa fase, o desenvolvedor faz ajustes precisos para garantir que ele funcione corretamente. Ao parar um carro, não basta pisar no freio, é preciso pressionar o pedal suavemente e parar com calma. Da mesma forma, seu modelo de IA aprende a gerar resultados que se alinham precisamente com suas metas.

Etapa 5: teste e implantação

Você usaria um medicamento que nunca foi testado? No papel, tudo parece bom, mas os efeitos colaterais são completamente desconhecidos e sua eficácia não foi comprovada. Isso parece um pouco perigoso, não é?

Você também não gostaria de implementar um modelo não testado. No final da década de 2010, IAs mal treinadas foram implantadas na produção após o treinamento em mídias sociais. Um teste adequado poderia ter evitado o constrangimento corporativo e as consequências sociais que se seguiram.

“Faça uma fogueira para um homem e ele se aquecerá por um dia. Coloque fogo em um homem e ele ficará aquecido pelo resto de sua vida – ou até que o protótipo não testado exploda em sua cara.” –Terry Pratchett

Depois que o modelo tiver sido rigorosamente testado, ele estará pronto para ser implantado. Se um teste falhar, fazemos refinamentos e tentamos novamente.

Desafios no treinamento de modelos

O treinamento em IA não é só sol e arco-íris. Há muitas armadilhas que precisamos evitar. Os maiores problemas no treinamento em IA são, na verdade, os mesmos que afetam o desenvolvimento de software em geral.

• Dados ruins ou contaminados: Se você treinar um modelo usando lixo, obterá um modelo de lixo.
• Testes fracos ou inexistentes: Você precisa testar todos os cenários possíveis. Caso contrário, você acabará como o cara da citação de Terry Pratchett.
• Problemas de caixa preta: As redes neurais são frequentemente chamadas de “caixas pretas”. Ainda não entendemos totalmente como elas funcionam. Sabemos que um neurônio dispara e conversa com outros. A depuração de uma rede neural é como pedir a um Neandertal que faça uma cirurgia no cérebro… com um porrete.

O futuro do treinamento de modelos

O treinamento em IA está evoluindo de maneiras que não imaginávamos ser possível. Hoje, você pode perguntar a um LLM como criar um LLM e ele lhe dirá. Em breve, os modelos de IA treinarão diretamente outros modelos de IA. É bom que eles não tenham sentimentos, pois os trabalhadores humanos nunca gostaram de treinar seus substitutos.

Graças à aprendizagem de poucos disparos, os dados de treinamento e os modelos de IA estão diminuindo. Métodos novos e mais eficientes surgem todos os dias. Modelos mais inteligentes estão sendo executados em hardware mais fraco. A cada avanço no treinamento, ficamos mais próximos da torradeira filosoficamente esclarecida… e de outras coisas mais úteis.

Conclusão

Sem o treinamento adequado, os modelos de IA falham e queimam. Já percorremos um longo caminho, mas estamos apenas começando a arranhar a superfície. À medida que a IA se torna mais envolvida em nossa vida cotidiana, as inovações que veremos nos próximos 10 anos são insondáveis. Há alguns anos, o ChatGPT 3.5 revolucionou o mundo, mas isso foi apenas o começo. Se estiver pensando em treinar seu próprio modelo de IA, dê uma olhada em nossas ferramentas de IA.

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