Olá, colegas entusiastas de IA! ? Você está pronto para desbloquear todo o potencial de seus Large Language Models (LLMs)? Hoje, estamos mergulhando no mundo do ajuste fino usando Mistral como nosso modelo base. Se você está trabalhando em tarefas personalizadas de PNL e deseja levar seu modelo para o próximo nível, este guia é para você! ?

? Por que ajustar um LLM?

O ajuste fino permite adaptar um modelo pré-treinado ao seu conjunto de dados específico, tornando-o mais eficaz para o seu caso de uso. Esteja você trabalhando em chatbots, geração de conteúdo ou qualquer outra tarefa de PNL, o ajuste fino pode melhorar significativamente o desempenho.

? Vamos começar com Mistral

Primeiro, vamos configurar nosso ambiente. Certifique-se de ter o Python instalado junto com as bibliotecas necessárias:

pip install torch transformers datasets

?️ Carregando Mistral

Mistral é um modelo poderoso e vamos usá-lo como base para ajustes finos. Veja como você pode carregá-lo:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Load the Mistral model and tokenizer
model_name = "mistralai/mistral-7b"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

? Preparando seu conjunto de dados

O ajuste fino requer um conjunto de dados adaptado à sua tarefa específica. Vamos supor que você esteja ajustando uma tarefa de geração de texto. Veja como você pode carregar e preparar seu conjunto de dados:

from datasets import load_dataset

# Load your custom dataset
dataset = load_dataset("your_dataset")

# Tokenize the data
def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True)

tokenized_dataset = dataset.map(tokenize_function, batched=True)

? Ajustando o modelo

Agora vem a parte emocionante! Faremos o ajuste fino do modelo Mistral em seu conjunto de dados. Para isso, usaremos a API Trainer do Hugging Face:

from transformers import Trainer, TrainingArguments

# Set up training arguments
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=8,
    per_device_eval_batch_size=8,
    warmup_steps=500,
    weight_decay=0.01,
    logging_dir="./logs",
    logging_steps=10,
)

# Initialize the Trainer
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_dataset["train"],
    eval_dataset=tokenized_dataset["test"],
)

# Start fine-tuning
trainer.train()

? Avaliando seu modelo ajustado

Após o ajuste fino, é crucial avaliar o desempenho do seu modelo. Veja como você pode fazer isso:

# Evaluate the model
eval_results = trainer.evaluate()

# Print the results
print(f"Perplexity: {eval_results['perplexity']}")

? Implantando seu modelo ajustado

Quando estiver satisfeito com os resultados, você pode salvar e implantar seu modelo:

# Save your fine-tuned model
trainer.save_model("./fine-tuned-mistral")

# Load and use the model for inference
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./fine-tuned-mistral")

? Concluindo

E é isso! ? Você ajustou com sucesso seu LLM usando Mistral. Agora, vá em frente e libere o poder do seu modelo em suas tarefas de PNL. Lembre-se de que o ajuste fino é um processo iterativo, então sinta-se à vontade para experimentar diferentes conjuntos de dados, épocas e outros parâmetros para obter os melhores resultados.

Sinta-se à vontade para compartilhar suas idéias ou fazer perguntas nos comentários abaixo. Feliz ajuste fino! ?