No pré-treinamento, grandes quantidades de dados são coletadas, tokenizadas e alimentadas em uma rede neural transformer. Este processo pode levar meses de treinamento em milhares de GPUs. Em seguida, o modelo é ajustado fino para uma tarefa ou conjunto de dados específicos.
A modelagem de recompensa envolve treinar um modelo de recompensa para prever a qualidade do texto gerado. Finalmente, o aprendizado por reforço é usado para treinar o modelo a gerar texto de alta qualidade. O processo de tokenização é fundamental para traduzir texto bruto em sequências de inteiros que podem ser alimentadas na rede neural transformer.
A evolução dos modelos base, como GPT-1, GPT-2 e GPT-3, permitiu que eles fossem usados para tarefas como responder a perguntas. No entanto, é importante notar que os modelos base não são os mesmos que os modelos de assistentes, que são projetados para interagir com usuários.
Para criar assistentes GPT reais, é necessário coletar conjuntos de dados de alta qualidade de prompts e respostas ideais. Esses conjuntos de dados são então usados para treinar modelos de línguagem, que podem ser implantados como assistentes.
Além disso, é importante melhorar o desempenho dos modelos de línguagem com técnicas como quebrar perguntas complexas em tokens menores, usar prompts de poucos exemplos para guiar o comportamento do transformer e condicionar o transformer a pensar passo a passo.
No entanto, os modelos de línguagem de grande escala também têm limitações, como erros de amostragem que levam a saídas subótimas e falta de habilidade para se recuperar de erros. Portanto, é necessário desenvolver técnicas mais sofisticadas de engenharia de prompt e modelagem de recompensa para melhorar o desempenho dos modelos de línguagem.
Ao usar modelos de línguagem de grande escala, é importante ser ciente de suas limitações e utilizar técnicas de responsabilidade, como a utilização de modelos de alta performance com prompts detalhados e otimização de desempenho com técnicas de engenharia de prompt.