O fine-tuning envolve adaptar o modelo a um conjunto de dados específico, resultando em uma mudança de 1-10% nos parâmetros do modelo. Já o pré-treinamento envolve o uso de um modelo pré-existente com um número grande de parâmetros (por exemplo, 8 bilhões).
O RAG é um método que aumenta as capacidades do modelo sem retreinar o modelo inteiro, tornando-o mais rápido e eficiente. O palestrante discute as aplicações potenciais do RAG, especialmente em campo médico, onde pode fornecer acesso rápido e eficiente a informações atualizadas sem a necessidade de conexões online.
Além disso, o palestrante destaca a importância de atualizar modelos, específicamente um modelo RAG fine-tuned, que é uma melhoria em relação ao modelo original. O fine-tuning envolve atualizar os parâmetros do modelo com base em dados específicos para a tarefa.
O palestrante também destaca a importância de experimentar com diferentes arquiteturas de processamento paralelo, técnicas inspiradas pela mecânica quântica, como redes tensoriais, e a configuração de modelos para objetivos específicos. Além disso, ele discute a importância de entender parâmetros como a temperatura e a importância de utilizar GPUs para executar modelos.
Em resumo, o vídeo destaca a importância do aprimoramento de modelos de linguagem grandes, especialmente com o método RAG, que pode melhorar a eficiência e rapidez do modelo. Além disso, o palestrante destaca a importância de experimentar com diferentes modelos e técnicas para encontrar o que funciona melhor para um caso específico.