LLM Guia de Fine‑Tuning para Empresas

Siga os links para soluções específicas para seus desafios de saída de LLM. Se o seu LLM:

• Não tiver acesso aos fatos necessários em seu domínio, treine um novo LLM, mude para um específico do domínio ou use RAG para recuperar fatos
• Possuir fatos relevantes, mas precisar responder em um estilo e tom diferentes, seguir determinados formatos de saída ou usar certas ferramentas, então:
  • Primeiro, aproveite a engenharia de prompt ou o encadeamento de prompts para melhorar os resultados
  • Se não funcionarem, o fine‑tuning de LLM é a abordagem correta. Você pode usar o serviço do seu provedor de LLM ou fine‑tunar LLMs open source on‑prem.

A ampla adoção de large language models (LLMs) melhorou nossa capacidade de processar a linguagem humana. No entanto, seu treinamento genérico frequentemente resulta em desempenho abaixo do ideal para tarefas específicas.

Para superar essa limitação, métodos de fine‑tuning são empregados para adaptar LLMs aos requisitos únicos de diferentes áreas de aplicação.

O que é fine‑tuning de LLM?

O fine‑tuning de um large language model ajusta um modelo pré‑treinado para executar tarefas específicas ou atender a um domínio específico de forma mais eficaz. O processo envolve treinar o modelo adicionalmente em um dataset menor e direcionado que seja relevante para a tarefa ou assunto desejado.

O large language model original é pré‑treinado em vastas quantidades de dados textuais diversificados, o que o ajuda a aprender compreensão geral da linguagem, gramática e contexto. O fine‑tuning aproveita esse conhecimento geral e refina o modelo para alcançar melhor desempenho e compreensão em um domínio específico.

Figura 2: Capacidades de um LLM após o fine‑tuning.¹

Por exemplo, um large language model poderia ser fine‑tunado para tarefas como análise de sentimentos em avaliações de produtos, previsão de preços de ações com base em notícias financeiras ou identificação de sintomas de doenças em textos médicos.

Esse processo personaliza o comportamento do modelo, permitindo que ele gere resultados mais precisos e contextualmente relevantes para tarefas como:

• Análise de sentimentos.
• Desenvolvimento de chatbot.
• Resposta a perguntas.

Como fine‑tunar LLMs

1. Preparação do dataset

Como os LLMs são pré‑treinados em um dataset fixo, eles não têm conhecimento de eventos em tempo real. Para manter esses modelos atualizados e melhorar seu desempenho em tópicos específicos e em evolução, as empresas usam dados da web em tempo real. Esses dados são essenciais por dois motivos principais: ajudam no alinhamento de domínio e reduzem a alucinação.

1.1. Alinhamento e relevância do domínio: 

O uso de dados provenientes da web permite que as empresas fine‑tunem LLMs com as informações mais atuais e relevantes para seu setor. Por exemplo, uma empresa de tecnologia jurídica poderia usar web crawlers para coletar decisões judiciais recentes e blogs jurídicos.

Esses dados específicos do domínio garantem que o modelo fine‑tunado entenda a terminologia atualizada e o contexto do setor, que muitas vezes está ausente em datasets estáticos e publicamente disponíveis. Esse processo é fundamental para transformar um modelo pré‑treinado de propósito geral em um especialista em um campo específico.

1.2. Redução da alucinação:

A alucinação ocorre quando um LLM gera informações plausíveis, mas factualmente incorretas. Ao fine‑tunar um LLM com dados de alta qualidade do mundo real vindos da web, você fornece a ele uma fonte confiável de verdade.

Isso torna o modelo menos propenso a inventar informações durante a inference e o ajuda a gerar respostas mais precisas e confiáveis.

As empresas usam ferramentas próprias de web scraping ou provedores terceirizados para coletar dados de sites. Esses dados de treinamento coletados são então preparados e usados para fine‑tunar o LLM.

Ao incorporar continuamente dados novos da web, as empresas podem garantir que seus modelos fine‑tunados permaneçam relevantes e precisos, proporcionando uma vantagem competitiva significativa.

2. Escolha de um model de base e um método de fine‑tuning

A seleção do modelo base apropriado e do método de fine‑tuning depende da tarefa específica e dos dados disponíveis. Há diversos provedores de LLM para escolher, incluindo Alphabet e Meta, cada um com seus pontos fortes e fracos. O método de fine‑tuning também pode variar de acordo com a tarefa e os dados, como aprendizado por transferência, fine‑tuning sequencial ou fine‑tuning específico da tarefa.

Ao escolher o modelo base, você deve considerar:

• Se a infraestrutura técnica é adequada para o poder computacional exigido pelo fine‑tuning
• Se o modelo se encaixa na sua tarefa específica
• Tamanho de entrada e saída do modelo
• O tamanho do seu dataset

3. Fine‑tuning

O fine‑tuning adapta LLMs pré‑treinados a tarefas específicas ou necessidades organizacionais, seja por meio de serviços gerenciados oferecidos pelos provedores de modelos ou pela modificação direta de modelos open source usando dados específicos da tarefa e ferramentas de MLOps.

Fine‑tuning como serviço para modelos de código fechado

Os principais provedores de LLM oferecem fine‑tuning gerenciado, embora o cenário tenha mudado em 2026. Google (Gemini via Vertex IA) e Anthropic (Claude via Amazon Bedrock) permanecem como as principais opções de código fechado para novas cargas de trabalho de fine‑tuning. OpenAI, que historicamente oferecia fine‑tuning em modelos GPT, está encerrando sua plataforma de fine‑tuning, o que significa que está fechada para novos usuários e os usuários existentes têm uma janela limitada para criar novos jobs de treinamento.²

Por exemplo, o Vertex IA oferece suporte a várias abordagens de tuning de modelo, permitindo que os desenvolvedores tenham flexibilidade na forma como personalizam o comportamento do modelo além do fine‑tuning básico:

• Fine‑tuning supervisionado: Treinar um modelo com exemplos rotulados para que ele aprenda a produzir as saídas desejadas para tarefas específicas.
• Tuning por preferência: Uma abordagem distinta de tuning que se baseia no fine‑tuning supervisionado usando dados de preferência humana para ensinar os modelos a gerar saídas mais preferidas com base em feedback pareado, em vez de rótulos explícitos.
• Checkpoints de tuning e tuning contínuo: Ferramentas para salvar o progresso ou estender um modelo tunado existente com mais dados ou passagens de treinamento.³

Precificação: O fine‑tuning gerenciado normalmente é precificado por token de treinamento, com a inference precificada separadamente com um prêmio sobre o modelo base.

Fine‑tuning de modelos open source

Como os pesos do modelo estão disponíveis em modelos open source, as empresas podem fine‑tunar modelos open source on‑prem sem expor seus datasets aos provedores de LLM.

As etapas para fine‑tunar modelos open source incluem:

• Carregar o modelo pré‑treinado: Uma vez selecionados o LLM e o método de fine‑tuning, o modelo pré‑treinado precisa ser carregado na memória.
  • Esta etapa inicializa os pesos do modelo com base nos valores pré‑treinados, o que acelera o processo de fine‑tuning e garante que o modelo tenha aprendido compreensão geral da linguagem.
• Fine‑tuning envolve treinar o LLM pré‑treinado no dataset específico da tarefa. O processo de treinamento consiste em otimizar os pesos e parâmetros do modelo para minimizar a função de perda e melhorar seu desempenho na tarefa.

O processo de fine‑tuning geralmente envolve rodadas iterativas de treinamento. Para otimizar o desempenho, os desenvolvedores precisam ajustar configurações como taxa de aprendizado ou tamanho do batch. Ferramentas como Weights & Biases (Sweeps) automatizam essa busca de hiperparâmetros, visualizando como diferentes variáveis impactam a convergência do modelo, para que as equipes possam selecionar a melhor configuração sem tentativa e erro manuais.

Por exemplo, os modelos Llama podem ser fine‑tunados economicamente com abordagens de Parameter Efficient Fine Tuning (PEFT).⁴

As empresas podem aproveitar suas plataformas de MLOps ou LLMOps para fine‑tunar modelos.

Por exemplo, usar uma plataforma que atua como sistema de registro (como Weights & Biases) permite que as empresas registrem cada execução de treinamento, monitorem métricas do sistema (uso de GPU) e façam o versionamento dos checkpoints do modelo resultante em um repositório central. Isso garante que, mesmo ao treinar modelos open source on‑premise, o fluxo de trabalho permaneça reproduzível e colaborativo.

Fine‑tuning de modelos de pesos abertos (open weights)

Modelos de pesos abertos estão publicamente disponíveis para que os usuários façam o download e os executem localmente (ou em sua infraestrutura de nuvem) sem depender de uma API.

Eles diferem dos modelos open source porque o termo open source normalmente implica que o código completo de treinamento, os detalhes dos dados e os termos de licenciamento permitem modificação e redistribuição. Modelos de pesos abertos podem liberar os pesos, mas manter partes do pipeline de treinamento, dataset ou direitos de uso restritos.

Como os pesos são acessíveis, modelos de pesos abertos podem ser fine‑tunados diretamente, continuando o treinamento em datasets personalizados (por exemplo, fine‑tuning supervisionado, métodos LoRA/PEFT), permitindo que as organizações personalizem o comportamento enquanto mantêm os dados e a implantação totalmente sob seu controle.

Por exemplo, a família LFM2.5 da Liquid IA serve como um conjunto de foundation models de pesos abertos. Eles são lançados para implantações on‑device e de edge IA, com checkpoints disponíveis no Hugging Face e na plataforma Liquid IA LEAP.

A série inclui variantes como LFM2.5-1.2B-Base (um modelo base pré‑treinado) e LFM2.5-1.2B-Instruct, que passou por fine‑tuning supervisionado e aprendizado por reforço em seu pipeline de pós‑treinamento.

Como os pesos são acessíveis publicamente, os desenvolvedores podem pegar o checkpoint base e realizar seu próprio fine‑tuning: treinar o modelo em datasets proprietários, adaptá‑lo a tarefas específicas de idioma ou de domínio, ou experimentar outros métodos de treinamento (como fine‑tuning supervisionado com adaptadores ou alinhamento de preferências).

O LFM2.5 é altamente adequado para personalização específica de tarefas em hardware local ou dispositivos de borda, onde controlar o fluxo de trabalho de treinamento e inference é importante.⁵

Outro exemplo é o Tinker da Thinking Machines Lab, que é uma API projetada para tornar o fine‑tuning de modelos de linguagem de pesos abertos mais acessível para pesquisadores e desenvolvedores.

O Tinker permite que os usuários adaptem uma ampla variedade de modelos de pesos abertos, desde arquiteturas menores até grandes modelos de mistura de especialistas, como Qwen-235B-A22B. Os usuários podem aplicar fine‑tuning baseado em LoRA ou outros métodos de pós‑treinamento para adaptar modelos a tarefas específicas, seja por meio de aprendizado supervisionado ou abordagens do tipo reforço.

Após o tuning, os desenvolvedores podem baixar os checkpoints resultantes e usá‑los de forma independente, permitindo controle tanto sobre o modelo quanto sobre o comportamento personalizado.⁶

4. Avaliação de modelos fine‑tunados

Uma vez concluído o processo de fine‑tuning, o desempenho do modelo precisa ser avaliado no conjunto de teste. Esta etapa ajuda a garantir que o modelo está generalizando bem para novos dados e está tendo um bom desempenho na tarefa específica. As métricas comuns usadas para avaliação incluem acurácia, precisão, recall e F1 score.

No entanto, para tarefas generativas, as métricas tradicionais costumam ser insuficientes. A avaliação moderna exige tracing do raciocínio do modelo e verificação da qualidade do texto gerado. Ferramentas como W&B Weave possibilitam isso, permitindo que os desenvolvedores façam tracing de entradas e saídas, depurem prompts e executem avaliações sistemáticas (usando um LLM-as-a-judge) para pontuar o modelo fine‑tunado em nuances como tom, fidelidade e segurança.

5. Implantação

Uma vez avaliado, o modelo fine‑tunado pode ser implantado em ambientes de produção. O processo de implantação pode envolver a integração do modelo em um sistema maior, a configuração da infraestrutura necessária e o monitoramento do desempenho do modelo em cenários do mundo real.

Quais são os métodos usados no processo de fine‑tuning de LLMs?

Métodos de fine‑tuning

O fine‑tuning é um processo que envolve adaptar um modelo pré‑treinado a uma tarefa ou domínio específico, treinando‑o adicionalmente em um dataset menor e específico da tarefa. Vários métodos de fine‑tuning podem ser usados para ajustar os pesos e parâmetros de um modelo pré‑treinado e melhorar seu desempenho na tarefa alvo:

• Transfer learning envolve reutilizar os pesos e a arquitetura de um modelo pré‑treinado para uma nova tarefa ou domínio. O modelo pré‑treinado geralmente é treinado em um dataset grande e geral, e a abordagem de transfer learning permite uma adaptação eficiente e eficaz a tarefas ou domínios específicos.
• Fine‑tuning sequencial: O modelo pré‑treinado é fine‑tunado em várias tarefas ou domínios relacionados sequencialmente. Isso permite que o modelo aprenda padrões de linguagem mais sutis e complexos em diferentes tarefas, resultando em melhor generalização e desempenho.
• Fine‑tuning específico da tarefa: O modelo pré‑treinado é fine‑tunado em uma tarefa ou domínio específico usando um dataset específico da tarefa. Este método exige mais dados e tempo do que o transfer learning, mas pode resultar em maior desempenho na tarefa específica.
• Multi‑task learning: O modelo pré‑treinado é fine‑tunado em várias tarefas simultaneamente. Esta abordagem permite que o modelo aprenda e aproveite as representações compartilhadas entre diferentes tarefas, levando a melhor generalização e desempenho.
• Adapter training envolve o treinamento de módulos leves que são conectados ao modelo pré‑treinado, permitindo fine‑tuning em uma tarefa específica sem afetar o desempenho do modelo original em outras tarefas.

Reinforcement Fine‑Tuning (RFT)

O Reinforcement Fine‑Tuning (RFT) é uma técnica de personalização de modelo que adapta um modelo de linguagem pré‑treinado usando feedback orientado por recompensa, em vez de exemplos de treinamento rotulados tradicionais.

Em vez de treinar com saídas fixas/corretas, o RFT usa um sinal de recompensa ou uma função grader para avaliar as respostas do modelo e otimizar iterativamente o modelo para maximizar essas recompensas.

Essa abordagem tem raízes nos princípios de aprendizado por reforço, em que o modelo se comporta como um agente que aprende quais tipos de saídas levam a pontuações de recompensa mais altas e ajusta seus parâmetros de acordo. Ao contrário do fine‑tuning supervisionado, o RFT se destaca em cenários onde saídas precisas e corretas são difíceis de definir, mas a qualidade pode ser julgada ou pontuada.

Por exemplo, a capacidade de reinforcement fine‑tuning do Amazon Bedrock automatiza esse processo para que os desenvolvedores personalizem modelos com base em sinais de feedback (funções de recompensa).

No Bedrock, os usuários definem o que torna uma resposta precisa por meio de funções de recompensa baseadas em regras ou em IA, e o modelo é treinado para maximizar essas recompensas.⁷

Outro exemplo é o RFT da OpenAI. Ele permite que os desenvolvedores adaptem modelos de raciocínio definindo um grader programável que pontua as respostas candidatas. Durante o treinamento, o modelo é atualizado para que as saídas com alta pontuação se tornem mais prováveis em gerações futuras.

Isso torna o RFT particularmente útil para tarefas em que a qualidade da saída é subjetiva ou melhor julgada por pontuação do que por respostas de referência exatas.⁸

Método de few‑shot learning

O few‑shot learning (FSL) envolve melhorar o desempenho do modelo sem alterar os pesos do modelo. Nessa abordagem, o modelo recebe um número limitado de exemplos (ou seja, “few shots”) da nova tarefa e usa essas informações para se adaptar e ter um desempenho melhor nessa tarefa. Pode ser considerado como

• Uma alternativa de menor custo ao fine‑tuning. O custo são os tokens de entrada para alguns exemplos.
• Um problema de Meta‑learning, em que o modelo aprende a aprender como resolver o problema dado.

Figura 3: Cenário de few‑shot learning em que o modelo aprende a classificar um conjunto de imagens a partir das tarefas nas quais foi treinado.⁹

Isso é particularmente útil quando não há dados suficientes disponíveis para aprendizado supervisionado tradicional. No contexto de LLMs, o fine‑tuning com um dataset pequeno relacionado à nova tarefa é um exemplo de few‑shot learning.

Diferenças entre few‑shot learning e fine‑tuning

A principal diferença é a quantidade de dados específicos da tarefa necessários para que o modelo se adapte a uma nova tarefa ou domínio. Os métodos de fine‑tuning exigem uma quantidade moderada de dados específicos da tarefa para otimizar o desempenho do modelo, enquanto os métodos de few‑shot learning podem adaptar modelos a novas tarefas ou domínios com poucos exemplos rotulados.

Exemplos de fine‑tuning

O fine‑tuning alcançou aumentos significativos de desempenho em finanças

A Bloomberg desenvolveu o BloombergGPT, um modelo de linguagem em larga escala adaptado para o setor financeiro. Este modelo foca em tarefas de processamento de linguagem natural financeira, como análise de sentimentos, reconhecimento de entidades nomeadas e classificação de notícias. 

O BloombergGPT foi criado usando uma combinação de datasets financeiros e de propósito geral, e obteve altas pontuações em testes de benchmark (Figura 4).

Figura 4: Imagem mostrando como o BloombergGPT se sai em duas grandes categorias de tarefas de NLP: específicas de finanças e de propósito geral.¹⁰

Por que ou quando sua empresa precisa de um LLM fine‑tunado?

As empresas podem precisar de large language models fine‑tunados por vários motivos, dependendo de seus requisitos específicos, setor e objetivos. Aqui estão alguns motivos comuns:

1. Personalização

As empresas geralmente têm necessidades e objetivos únicos que um modelo de linguagem genérico pode não atender. O fine‑tuning permite que elas adaptem o comportamento do modelo para atender a seus objetivos específicos, como gerar conteúdo de marketing personalizado ou compreender conteúdo gerado por usuários em sua plataforma.

Descubra como o fine‑tuning de LLMs possibilita a criação de produtos e estratégias de marketing personalizados, aprimorando a experiência de IA generativa no varejo, no marketing e em seguros.

2. Sensibilidade de dados e conformidade

Empresas que lidam com dados sensíveis ou operam sob ambientes regulatórios rigorosos podem precisar fine‑tunar o modelo para garantir que ele respeite os requisitos de privacidade, siga as diretrizes de conteúdo e gere respostas adequadas que estejam em conformidade com as regulamentações do setor.

3. Linguagem específica do domínio

Muitos setores usam jargões, termos técnicos e vocabulário especializado que podem não estar bem representados nos dados gerais de treinamento de um large language model. O fine‑tuning do modelo em dados específicos do domínio permite que ele entenda e gere respostas precisas dentro do contexto do setor da empresa.

4. Desempenho aprimorado 

O fine‑tuning melhora o desempenho do modelo em tarefas ou aplicações específicas relevantes para o negócio, como:

• Análise de sentimentos
• Classificação de documentos
• Extração de informações 

Isso pode levar a uma melhor tomada de decisões, maior eficiência e melhores resultados.

5. Habilitação de capacidades de IA agentiva

O fine‑tuning é fundamental para o desenvolvimento de sistemas de IA agentiva, que são projetados para agir de forma autônoma, tomar decisões e interagir com ferramentas ou ambientes externos para atingir objetivos específicos.

Ao fine‑tunar um LLM, as empresas podem melhorar sua capacidade de realizar function calling, permitindo que o modelo selecione e execute as ferramentas apropriadas (por exemplo, APIs, bancos de dados) com parâmetros precisos.

Por exemplo, um LLM fine‑tunado pode alimentar uma IA agentiva que gerencia de forma autônoma as consultas de clientes integrando‑se a um sistema CRM ou recupera dados em tempo real por meio de APIs da web. Essa personalização garante que o modelo entenda contextos específicos do domínio e interações com ferramentas, tornando a IA agentiva mais eficaz e confiável em aplicações empresariais.

6. Experiência do usuário aprimorada

Um modelo fine‑tunado pode oferecer uma melhor experiência ao usuário, gerando respostas mais precisas, relevantes e conscientes do contexto, resultando em maior satisfação do cliente, em aplicações como:

• Chatbots
• Assistentes virtuais
• Sistemas de suporte ao cliente

Veja mais dos nossos benchmarks e insights baseados em dados na Pesquisa Google.

Adicionar como fonte preferencial

O que é um large language model (LLM)?

Um large language model é um sistema avançado de inteligência artificial (IA), mais especificamente um modelo de IA generativa empresarial, projetado para processar, compreender e gerar texto semelhante ao humano com base em enormes quantidades de dados. Esses modelos são normalmente construídos usando técnicas de deep learning, como redes neurais. Eles são treinados em datasets extensos que incluem texto de uma ampla variedade de fontes, como livros e sites, para processamento de linguagem natural.

Um dos aspectos‑chave de um large language model é sua capacidade de entender o contexto e gerar respostas coerentes e relevantes com base na entrada fornecida. O tamanho do modelo, em termos do número de parâmetros e camadas, permite que ele capture relações e padrões intrincados no texto. Isso o capacita a executar várias tarefas, como: 

• Responder perguntas
• Geração de texto
• Sumarização de texto
• Tradução
• Escrita criativa

Os foundation models, como os large language models, são um componente central da pesquisa e das aplicações de IA. Eles fornecem uma base para construir modelos mais especializados e fine‑tunados para tarefas ou domínios específicos.

Figura 5: Exemplos de foundation models.¹¹

Leitura adicional

• Embora o fine‑tuning melhore a eficácia dos large language models, é essencial abordar os Riscos da IA Generativa.
• O fine‑tuning de large language models envolve considerações legais. Explore o cenário jurídico que cerca esses sistemas avançados de IA em copyright de IA generativa.

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{LLM Guia de Fine‑Tuning para Empresas}},
  year   = {2026},
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  note   = {AIMultiple. Acessado em 22 Junho 2026}
}

Links de referência

1.

Fine-Tuning Transformers for NLP

2.

Supervised fine-tuning | OpenAI API

3.

Introduction to tuning  |  Gemini Enterprise Agent Platform  |  Google Cloud Documentation

4.

Fine-tuning | How-to guides

5.

Introducing LFM2.5: The Next Generation of On-Device AI — Blog — Liquid AI

Liquid AI

6.

Announcing Tinker - Thinking Machines Lab

7.

Amazon Bedrock adds reinforcement fine-tuning simplifying how developers build smarter, more accurate AI models | AWS News Blog

8.

Reinforcement fine-tuning | OpenAI API

9.

Few-Shot Learning & Meta-Learning | Tutorial - Research Blog | RBC Borealis

Borealis AI

10.

Introducing BloombergGPT, Bloomberg’s 50-billion parameter large language model, purpose-built from scratch for finance | Press | Bloomberg LP

11.

Foundation Models: The future isn't happening fast enough

Madrona

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem tem sido o analista principal do AIMultiple desde 2017. O AIMultiple informa centenas de milhares de empresas (de acordo com o similarWeb), incluindo 60% das empresas da Fortune 500 todos os meses. O trabalho de Cem foi citado por publicações globais de destaque, incluindo Business Insider, Forbes, Washington Post, empresas globais como Deloitte, HPE e ONGs como o Fórum Econômico Mundial e organizações supranacionais como a Comissão Europeia. Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas em suas decisões de tecnologia na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Ele também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização. Ele liderou a estratégia de tecnologia e aquisições de uma empresa de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de tecnologia profunda Hypatos, que alcançou uma receita recorrente anual de 7 dígitos e uma avaliação de 9 dígitos partindo do zero em 2 anos. O trabalho de Cem na Hypatos foi coberto por publicações de tecnologia de destaque como TechCrunch e Business Insider. Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou na Universidade Bogazici como engenheiro de computação e possui um MBA pela Columbia Business School.

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