A primeira etapa é coletar dados brutos, que incluem tweets com suas classificações como positivos, neutros ou negativos. Em seguida, é necessário limpar e preparar os dados usando o programa Pandas, salvando-os em um arquivo CSV.
Para fine-tunar o ChatGPT, é necessário instalar os programas necessários, incluindo OpenAI, Pandas e Gradio, e configurar a chave de API do OpenAI. Em seguida, é possível carregar os dados no Google Colab e começar o processo de fine-tuning.
O vídeo também cobre como carregar um arquivo do Excel contendo os dados de tweets no Google Colab, e como montar e acessar arquivos do Google Drive para garantir que eles não sejam excluídos quando a sessão do Colab termina.
Após a preparação dos dados, é possível usar a ferramenta de linha de comando OpenAI para fine-tunar o modelo. Isso envolve analisar os dados e responder a perguntas para formatá-los corretamente para o programa de fine-tuning da OpenAI.
Por fim, é possível executar o processo de fine-tuning e verificar seu status até que ele seja concluído. O resultado é um modelo de IA especializado em classificar tweets como positivos, negativos ou neutros.
Além disso, o vídeo demonstra como testar o modelo com prompts manuais e como carregá-lo em uma interface de usuário amigável chamada Gradio. Isso permite que os usuários ingressem tweets e recebam uma classificação como positiva, negativa ou neutra.
Em resumo, o vídeo apresenta uma forma prática de fine-tunar o modelo de IA ChatGPT para torná-lo um especialista em um tópico específico, utilizando dados personalizados e ferramentas como OpenAI e Gradio.