Guia de recursos
Um fluxo de treinamento de modelo com o construtor de IA começa com uma tarefa específica, exemplos representativos e uma forma de avaliar o resultado. Primeiro, decida se você realmente precisa treinar um modelo: um prompt, uma regra ou um modelo existente pode resolver o problema com menos manutenção.
Antes de escolher um fluxo de trabalho com o construtor de IA, anote a entrada, a saída desejada e o que caracteriza uma resposta correta. Reserve um conjunto separado de exemplos para avaliação, em vez de usar todos os exemplos durante a preparação.
Este guia ajuda no planejamento, mas não comprova que um produto vinculado ofereça uma interface de treinamento ou seja compatível com um tipo específico de modelo.
Seguir as orientações não significa que o treinamento de modelos personalizados esteja disponível para sua tarefa.
O que fazer em vez disso
Verifique os recursos atuais do produto de destino antes de preparar dados para uma interface específica.
Ter arquivos não significa necessariamente que você tenha permissão para usar o conteúdo deles para treinar um modelo.
O que fazer em vez disso
Confirme primeiro o consentimento, o licenciamento, os requisitos de retenção e a política organizacional.
Mais exemplos não podem corrigir rótulos inconsistentes nem um conjunto de teste que repete os dados de preparação.
O que fazer em vez disso
Resolva as discordâncias nos rótulos e reserve casos não vistos para avaliação.
Suponha que uma equipe queira classificar mensagens de suporte recebidas por tópico. O objetivo é obter uma decisão repetível, não apenas uma resposta convincente para um único exemplo.
Escolha uma lista curta de tópicos e escreva uma regra para cada um. Especifique o que acontece quando uma mensagem aborda dois tópicos ou nenhum. Registre o tópico esperado para algumas mensagens típicas e difíceis.
Remova os detalhes confidenciais de que não precisa, revise os rótulos quanto à consistência e separe as mensagens que a abordagem não verá durante a preparação. Mantenha os tópicos raros representados no conjunto de avaliação.
Experimente primeiro instruções explícitas e exemplos rotulados. Se uma opção de treinamento de modelo do construtor de IA estiver realmente disponível, compare-a com essa linha de base nas mesmas mensagens não vistas e analise os erros por tópico antes de adotá-la.
A melhor escolha depende da tarefa e dos recursos que você verificar, não de um método ter treinamento no nome.
| Prompt ou modelo existente | Modelo treinado sob medida | |
|---|---|---|
| Ponto de partida | Escreva instruções e forneça o contexto da tarefa. | Defina a tarefa e prepare exemplos rotulados. |
| Requisito de dados | Pode precisar de alguns exemplos ilustrativos. | Precisa de exemplos adequados ao método de treinamento utilizado. |
| Avaliação | Teste com entradas não vistas e analise os erros. | Teste com entradas não vistas e compare com uma linha de base. |
| Alteração de rótulos | Revise as instruções e teste novamente. | Revise os rótulos, os dados e o processo de retreinamento. |
| Trabalho contínuo | Mantenha as instruções e verifique os resultados. | Mantenha a qualidade dos dados e monitore o comportamento do modelo. |
| Melhor primeira verificação | Instruções claras podem atender aos critérios de aceitação? | A melhoria medida justifica a manutenção adicional? |
Um modelo pode parecer bem-sucedido em exemplos familiares e, ainda assim, falhar quando o fluxo de trabalho real é ambíguo, inconsistente ou mais bem tratado de outra forma.
As faturas usam layouts variados, e os campos têm significados diferentes entre os fornecedores.
Defina os significados dos campos e teste a extração separadamente antes de presumir que o treinamento corrigirá dados de origem pouco claros.
O resultado desejado é um valor preciso derivado das entradas declaradas.
Use uma fórmula verificável em vez de pedir ao modelo para aproximar cálculos aritméticos.
Os rótulos de tópicos mudam mais rapidamente do que a equipe consegue revisar seus exemplos.
Esclareça as instruções atuais e os casos de teste antes de se comprometer com um ciclo de treinamento.
Descreva as entradas, o resultado esperado e alguns exemplos difíceis antes de explorar as ferramentas disponíveis. Verifique os recursos reais do destino e, em seguida, compare qualquer abordagem proposta com uma linha de base simples em casos que ela não tenha visto.
Isso depende do produto específico e do tipo de dados e tarefa. Não presuma que um construtor de IA geral inclua treinamento personalizado; verifique seus recursos atuais e os termos de tratamento de dados antes de enviar exemplos.
Defina uma tarefa, um resultado consistente e critérios para resultados aceitáveis. Prepare exemplos que você tenha permissão para usar e, em seguida, reserve casos separados para os testes.
Não necessariamente. Comece com um prompt ou modelo existente como linha de base e considere o treinamento apenas se um método disponível produzir uma melhoria significativa em exemplos que não foram vistos.
Teste-o em exemplos excluídos da preparação e compare os resultados com sua linha de base. Analise os erros por categoria, incluindo casos ambíguos e incomuns, em vez de confiar em algumas demonstrações bem-sucedidas.