Treinamento de Modelo de Linguagem Amplo
A integração de modelos de aprendizagem de linguagem (LLMs) existentes em fluxos de trabalho empresariais é cada vez mais comum. No entanto, algumas empresas desenvolvem modelos personalizados, treinados com dados proprietários, para melhorar o desempenho em tarefas específicas.
A construção e a manutenção desses modelos exigem recursos significativos, incluindo profissionais especializados em IA, grandes conjuntos de dados de treinamento e infraestrutura computacional, o que pode aumentar os custos para milhões de dólares.
Aprenda como construir um modelo personalizado com abordagens de baixo custo antes de investir quantias substanciais:
O que é o treinamento de modelos de linguagem de grande porte?
O treinamento de modelos envolve ensinar um algoritmo de aprendizado de máquina a reconhecer padrões, expondo-o a dados de treinamento suficientes que ilustrem a relação entre as variáveis de entrada e os resultados desejados.
Existem quatro etapas para treinar modelos de linguagem de grande porte:
1. Coleta e pré-processamento de dados
O primeiro passo é reunir o conjunto de dados de treinamento. Os dados podem vir de diversas fontes, como documentos, sites, artigos, etc. A maior vantagem de um modelo personalizado é que ele aproveita os dados internos da empresa. Preparar dados proprietários de alta qualidade é a etapa mais importante.
Uma vez que os dados privados estejam preparados, eles podem ser enriquecidos com dados públicos em domínios adjacentes. Algumas fontes públicas populares para encontrar conjuntos de dados são:
- Kaggle
- Google Pesquisa de conjunto de dados
- Rosto de abraço
- Data.gov
- banco de dados da Wikipédia
Em seguida, os dados precisam ser limpos e preparados para o treinamento. Isso pode envolver a conversão do conjunto de dados para minúsculas, a remoção de palavras irrelevantes (stop words) e a tokenização do texto em sequências de tokens que o compõem.
Obtenção de dados reais da web para treinamento em LLM
Uma das maneiras mais eficazes de coletar dados de treinamento em grande volume , diversificados e continuamente atualizados é por meio da extração de dados da web . Embora os conjuntos de dados públicos (como Kaggle ou Hugging Face) sejam valiosos, eles geralmente são estáticos ou limitados em escopo e especificidade de domínio. São mais adequados para experimentação e pesquisa acadêmica, mas podem não ser suficientes para o desenvolvimento de modelos de nível de produção.
Por exemplo, dados vazados sobre GPT-4 sugerem que ele foi pré-treinado em aproximadamente 13 trilhões de tokens, provenientes principalmente dos conjuntos de dados Common Crawl e RefinedWeb. 1 Isso indica que os mestrados em Direito modernos continuam a depender fortemente de extensas fontes da web selecionadas para abordar uma ampla gama de tópicos.
Os provedores de serviços de dados da Web oferecem suporte ao treinamento de modelos de linguagem, permitindo o acesso a conjuntos de dados da Web específicos do domínio, coletados de forma ética e em conformidade com regulamentos de privacidade, como o GDPR e o CCPA, bem como com os termos de serviço da plataforma.
2. Seleção e configuração do modelo
Modelos de grande porte, como o Gemini de Google e o GPT-4 de OpenAI, utilizam modelos treinados com uma arquitetura de aprendizado profundo Transformer que colaboram em uma abordagem de Mistura de Especialistas (MoE) . Alguns elementos-chave do modelo incluem:
- Número de especialistas
- Número de camadas em blocos de transformadores
- Número de cabeças de atenção
- Função de perda
- Hiperparâmetros
É necessário especificar os parâmetros ao configurar uma rede neural Transformer.
A determinação dos hiperparâmetros ideais (como o agendador da taxa de aprendizagem ou o tamanho do lote) determina se um modelo converge ou falha.
Em vez de tentativas e erros manuais, as equipes de treinamento usam ferramentas como Weights & Biases (Sweeps) para automatizar e visualizar o espaço de busca. Isso permite que os engenheiros identifiquem a configuração mais eficiente em subconjuntos menores de dados antes de investir em treinamentos caros e em larga escala.
3. Treinamento do modelo
O modelo é treinado com dados de texto pré-processados usando aprendizado supervisionado . Durante o treinamento, o modelo recebe uma sequência de palavras e é treinado para prever a próxima palavra na sequência. O modelo ajusta seus pesos com base na diferença entre sua previsão e a próxima palavra real. Esse processo é repetido milhões de vezes até que o modelo atinja um nível de desempenho satisfatório.
Dado o enorme investimento em computação, a observabilidade em tempo real é imprescindível. As principais equipes de IA utilizam uma camada de "sistema de registro", como o Weights & Biases , que se sobrepõe à infraestrutura (como AWS ou NVIDIA). Isso permite monitorar curvas de perda e métricas do sistema (utilização da GPU, picos de memória) em milhares de chips distribuídos, garantindo que, se uma execução de treinamento divergir ou ocorrer uma falha de hardware, isso possa ser detectado e interrompido imediatamente para reduzir custos.
Como os modelos e os dados são de grande porte, exigem imensa capacidade computacional para o treinamento. Para diminuir o tempo de treinamento, utiliza-se uma técnica chamada paralelismo de modelos. O paralelismo de modelos permite que diferentes partes de um modelo grande sejam distribuídas entre várias GPUs, possibilitando o treinamento do modelo de forma distribuída comchips de IA .
Ao dividir o modelo em partes menores, cada parte pode ser treinada em paralelo, resultando em um processo de treinamento mais rápido em comparação com o treinamento do modelo inteiro em uma única GPU ou processador. Isso resulta em uma convergência mais rápida e um melhor desempenho geral, possibilitando o treinamento de modelos de linguagem ainda maiores do que antes. Os tipos comuns de paralelismo de modelo incluem:
- O paralelismo de dados divide e transmite os mini-lotes de treinamento para réplicas do modelo, aumentando a velocidade de processamento.
- O paralelismo de pipeline atribui camadas separadas do modelo a GPUs diferentes, para estender o tamanho do modelo além da capacidade de uma única GPU.
- O paralelismo de tensores divide uma única camada entre várias GPUs, geralmente dentro do mesmo servidor.
Figura 1: Exemplo de treinamento de modelo de 6 camadas da AWS. 2
4. Avaliação e ajustes finos
Após o treinamento, o modelo é avaliado em um conjunto de dados de teste que não foi usado como conjunto de dados de treinamento, a fim de medir o desempenho do modelo. Com base nos resultados da avaliação, o modelo pode precisar de ajustes finos, como a alteração de seus hiperparâmetros, a mudança de sua arquitetura ou o treinamento com dados adicionais para melhorar seu desempenho.
A avaliação de modelos generativos é mais complexa do que a avaliação das métricas tradicionais de aprendizado de máquina. Requer o rastreamento das cadeias de raciocínio do modelo e a comparação dos resultados com um conjunto de dados de referência.
Por exemplo, o W&B Weave permite que os desenvolvedores criem avaliações sistemáticas (usando técnicas de "LLM como juiz") para pontuar o modelo em nuances como tom, fidelidade e segurança antes da implementação.
O aprendizado por reforço a partir do feedback humano (RLHF, na sigla em inglês) é uma técnica comum para o ajuste fino de modelos. No RLHF, uma função de recompensa derivada de sinais de preferência humana guia o modelo para melhorar seus resultados por meio de tentativa e erro, alinhando-os aos valores humanos.
Por exemplo, a pesquisa DeepSeek-R1 mostra que a aplicação de RL pura (sem dados extensivos de raciocínio rotulados por humanos) pode melhorar substancialmente o desempenho de raciocínio de um LLM. 3
Treinamento de LLMs para casos de uso específicos
O treinamento de um LLM consiste em duas partes: pré-treinamento e treinamento específico para a tarefa. O treinamento específico para a tarefa também é chamado de ajuste fino do LLM .
O pré-treinamento é parte do treinamento que permite ao modelo aprender as regras gerais e as dependências dentro de uma linguagem. Isso requer uma quantidade significativa de dados e
- O poder computacional de sistemas de supercomputadores com hardware defabricantes líderes de chips de IA (por exemplo, NVIDIA). Somando-se os custos de manutenção e energia, o pré-treinamento de um modelo de linguagem complexo representa um investimento na ordem de milhões.
- Tempo : GPT-4 o treinamento supostamente durou cerca de meio ano.
Para tornar os grandes modelos de linguagem mais acessíveis às empresas, os desenvolvedores do LLM estão oferecendo serviços de ajuste fino para empresas que desejam aproveitar os modelos de linguagem.
Por exemplo, o modelo de IA de código aberto mais recente da Alibaba, Qwen3.5, foi projetado como um agente multimodal nativo, capaz de compreender e raciocinar sobre texto , imagens , vídeo e código . O primeiro modelo lançado, Qwen3.5-397B-A17B, utiliza uma arquitetura híbrida que combina atenção linear e mistura esparsa de especialistas, permitindo alta eficiência: embora o modelo contenha 397 bilhões de parâmetros, apenas 17 bilhões são ativados por etapa de inferência.
A versão Qwen3.5 introduz melhorias na infraestrutura, incluindo treinamento FP8, pipelines de treinamento multimodal heterogêneos e frameworks de aprendizado por reforço escaláveis, alcançando acelerações de treinamento de 3 a 5 vezes. O modelo também pode atuar como um agente de IA , capaz de usar ferramentas, realizar buscas na web, executar código, interagir com interfaces gráficas e raciocinar em contextos longos e multimodais. 4
Arquitetura de grandes modelos de linguagem
A arquitetura de grandes modelos de linguagem, como o OpenAI de GPT-4, é baseada na arquitetura Transformer. Ela consiste nos seguintes componentes principais (ver Figura 2):
Figura 2: Gráfico mostrando os processos da arquitetura do transformador. 5
1. Incorporação de entrada
A sequência de entrada é primeiramente transformada em uma representação vetorial densa, conhecida como incorporação, que captura as relações entre as palavras na entrada.
2. Autoatenção multi-cabeça
O componente central da arquitetura de blocos Transformer é o mecanismo de autoatenção multi-cabeças, que permite ao modelo prestar atenção a diferentes partes da sequência de entrada para capturar suas relações e dependências.
3. Rede de alimentação direta
Após o mecanismo de autoatenção, a saída é inserida em uma rede neural feedforward, que realiza uma transformação não linear para gerar uma nova representação.
4. Normalização e conexões residuais
Para estabilizar o processo de treinamento, a saída de cada camada é normalizada e uma conexão residual é adicionada para permitir que a entrada seja passada diretamente para a saída, permitindo que o modelo aprenda quais partes da entrada são mais importantes.
Esses componentes são repetidos diversas vezes para formar uma rede neural profunda, capaz de processar longas sequências de texto e gerar resultados de alta qualidade para diversas tarefas linguísticas, como geração de texto, resposta a perguntas e tradução.
Os desenvolvedores continuam a desenvolver grandes modelos de linguagem implementando novas técnicas para:
- Simplificar o modelo (diminuir o tamanho do modelo ou a memória necessária para o treinamento),
- Melhorar o desempenho,
- Menor preço,
- Reduzir o tempo de treinamento do modelo.
Recentemente, a economia do treinamento está sendo remodelada por sistemas de grande escala da era Rubin, otimizados para treinamento e inferência de MoE (Momento de Excelência).
A empresa NVIDIA apresentou a plataforma Rubin, uma nova arquitetura de computação de IA que combina seis chips, incluindo a CPU Vera, a GPU Rubin, o switch NVLink 6, o ConnectX-9 SuperNIC, o DPU BlueField-4 e o switch Ethernet Spectrum-6, para alimentar supercomputadores de IA.
O sistema foi projetado por meio de um rigoroso projeto conjunto de hardware e software para melhorar significativamente a eficiência, reduzindo os custos de tokens de inferência de IA em até 10 vezes e diminuindo em 4 vezes o número de GPUs necessárias para treinar modelos de mistura de especialistas (MoE) em comparação com a plataforma Blackwell.
Os principais provedores de nuvem e laboratórios de IA, incluindo AWS, Microsoft, Google, Meta e OpenAI, planejam adotar infraestrutura baseada em Rubin, com sistemas parceiros previstos para o segundo semestre de 2026. 6
Links de referência
Seja o primeiro a comentar
Seu endereço de e-mail não será publicado. Todos os campos são obrigatórios.