
- 17-01-2025
- AI
Ajuste de hiperparâmetros para otimizar modelos de IA, aumentando a precisão e adaptando-os a tarefas específicas. Preservar o conhecimento existente enquanto lhe ensina novas habilidades.
fine-tuning de um modelo de IA pré-treinado envolve adaptá-lo a uma tarefa específica, mantendo o seu conhecimento pré-existente enquanto o ensina novas competências. Os hiperparâmetros, que controlam o processo de aprendizagem do modelo, desempenham um papel essencial no fine-tuning. Alguns dos principais hiperparâmetros incluem:
Taxa de Aprendizagem: Controla o quanto o modelo ajusta os seus pesos a cada iteração. Uma taxa de aprendizagem muito alta pode fazer o modelo perder boas soluções, enquanto uma muito baixa pode tornar o processo demasiado lento.
Tamanho do Lote: Refere-se ao número de amostras que o modelo processa de cada vez. Lotes grandes são mais rápidos, mas podem perder detalhes importantes, enquanto lotes pequenos são mais lentos, mas mais detalhados.
Épocas: O número de passagens completas através dos dados. Muitas épocas podem causar overfitting, enquanto poucas podem não ser suficientes para o modelo aprender o necessário.
Taxa de Desativação (Dropout): Durante o treino, desativa aleatoriamente partes do modelo para evitar que ele dependa excessivamente de certas características, o que pode ajudar a prevenir overfitting.
Decaimento de Peso: Impede o modelo de se apegar demasiado a uma característica específica, o que também ajuda a evitar o overfitting.
Plano de Taxa de Aprendizagem: Ajusta a taxa de aprendizagem ao longo do tempo. Normalmente começa-se com grandes mudanças e depois afina-se o modelo com ajustes menores.
Congelar/Descongelar Camadas: Os modelos pré-treinados têm camadas que já contêm conhecimento. Congelar algumas camadas preserva esse conhecimento, enquanto descongelar outras permite que o modelo se ajuste à nova tarefa.
Os principais desafios incluem o overfitting devido a conjuntos de dados pequenos, os custos computacionais elevados e a necessidade de ajustar o processo conforme a tarefa específica. Para ter sucesso no fine-tuning, é aconselhável começar com configurações padrão, ajustar com base na semelhança da tarefa, monitorizar o desempenho de validação e realizar testes com conjuntos de dados menores.
Embora o fine-tuning exija alguma experimentação, ele permite que os modelos sejam ajustados para tarefas específicas, melhorando significativamente o seu desempenho.