EntryPoint é uma plataforma inovadora que permite aos usuários criar seus próprios modelos de IA sem escrever uma linha de código. Nesse vídeo, o palestrante demonstra como criar um modelo de classificador para categorizar 4.000 palavras-chave de uma campanha do Google Ads.
Criando um Modelo de Classificador
Primeiramente, o palestrante cria um novo projeto em EntryPoint e carrega um arquivo CSV contendo as palavras-chave. Em seguida, define as colunas, incluindo a coluna de categoria e a coluna de termo de busca, e aloca uma porcentagem dos exemplos para dados de validação. Após alguns segundos, a importação é concluída e os pontos de dados são exibidos.
Fine-tuning do Modelo
Em seguida, o palestrante fine-tune o modelo, selecionando OpenAI como plataforma e inserindo a chave da API. Em seguida, escolhe um modelo (no caso, DaVinci) e inicia o processo de fine-tuning. O EntryPoint calculará o número de tokens a serem enviados para o fine-tuning e estimará o custo.
Colaboração e Templates
O palestrante destaca os benefícios de usar EntryPoint, incluindo a capacidade de criar modelos de IA sem escrever código, fine-tuning de modelos com grandes provedores de linguagem como OpenAI e colaboração com equipes para rotular e editar dados. Além disso, o EntryPoint fornece templates e campos que proporcionam funcionalidades adicionais e flexibilidade.
Criando Templates e Campos
O palestrante demonstra como criar templates com campos para nome, raça e gênero, permitindo a criação de exemplos personalizados e atualizações automatizadas. Além disso, ele explica como lidar com pontos de dados incompletos usando lógica Handlebar, que permite declarações if-else nos templates.
Fine-tuning de um Modelo de Classificador
Por fim, o palestrante demonstra como fine-tune um modelo de classificador usando um conjunto de exemplos. Ele mostra como usar um modelo pré-treinado chamado “Gray Loose” e testá-lo com uma palavra-chave aleatória, que o modelo classifica corretamente.
Em resumo, EntryPoint é uma plataforma poderosa que permite criar modelos de IA sem código, colaborar com equipes e fine-tune modelos com grandes provedores de linguagem.