LLM Fine-Tuning Guide for Enterprises
Siga os links para as soluções específicas para os seus desafios de saída de LLM. Se o seu LLM:
- Não tem acesso aos fatos necessários no seu domínio, então treine um novo LLM, mude para um específico do domínio ou use RAG para recuperar fatos
- Possui fatos relevantes, mas precisa responder em um estilo e tom diferentes, seguir certos formatos de saída ou usar certas ferramentas, então:
- Primeiro, utilize a engenharia de prompt ou o encadeamento de prompts para melhorar os resultados
- Se eles não funcionarem, o fine-tuning de LLM é a abordagem correta. Você pode usar o serviço do seu provedor de LLM ou fazer o fine-tuning de LLMs de código aberto on-prem.
A adoção generalizada de modelos de linguagem de grande escala (LLMs) melhorou nossa capacidade de processar a linguagem humana. No entanto, seu treinamento genérico frequentemente resulta em um desempenho suboptimal 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 modelo de linguagem de grande escala ajusta um model pré-treinado para realizar tarefas específicas ou para atender a um domínio particular de forma mais eficaz. O processo envolve treinar o model ainda mais em um dataset menor e direcionado que seja relevante para a tarefa ou assunto desejado.
O modelo de linguagem de grande escala original é pré-treinado em vastas quantidades de dados de texto diversos, o que o ajuda a aprender a compreensão geral da linguagem, gramática e contexto. O fine-tuning aproveita esse conhecimento geral e refina o model para alcançar melhor desempenho e compreensão em um domínio específico.
Figura 2: Capacidades de um LLM após o fine-tuning.1
Por exemplo, um modelo de linguagem de grande escala pode ser ajustado para tarefas como análise de sentimento em avaliações de produtos, previsão de preços de ações com base em notícias financeiras ou identificação de sintomas de doenças em textos médicos.
Este processo personaliza o comportamento do model, permitindo que ele gere saídas mais precisas e contextualmente relevantes para tarefas como:
- Análise de sentimento.
- Desenvolvimento de chatbot.
- Resposta a perguntas.
Como fazer fine-tuning de LLMs
1. Preparando o dataset
Como os LLMs são pré-treinados em um dataset fixo, eles não estão cientes de eventos em tempo real. Para manter esses models atualizados e melhorar seu desempenho em tópicos específicos e em evolução, as empresas usam dados da web em tempo real. Esses dados são críticos por duas razões principais: ajudam no alinhamento do domínio e reduzem a alucinação.
1.1. Alinhamento de domínio e relevância:
O uso de dados provenientes da web permite que as empresas façam o fine-tuning de LLMs com as informações mais atuais e relevantes para sua indústria. 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 model ajustado compreenda a terminologia atualizada e o contexto da indústria, que muitas vezes estão ausentes em datasets estáticos e publicamente disponíveis. Este processo é fundamental para transformar um model pré-treinado de propósito geral em um especialista em um campo específico.
1.2. Reduzindo a alucinação:
A alucinação ocorre quando um LLM gera informações plausíveis, mas factualmente incorretas. Ao fazer o fine-tuning de um LLM com dados do mundo real de alta qualidade da web, você fornece a ele uma fonte confiável de verdade.
Isso torna o model menos propenso a inventar informações durante a inference e o ajuda a gerar respostas mais precisas e confiáveis. Este processo garante que as saídas do model sejam fundamentadas na realidade, em vez de conteúdo fabricado.
As empresas utilizam ferramentas de web scraping internas ou provedores terceirizados para coletar dados de sites. Esses dados de treinamento coletados são então preparados e usados para fazer o fine-tuning do LLM.
Ao incorporar continuamente novos dados da web, as empresas podem garantir que seus models ajustados permaneçam relevantes e precisos, proporcionando uma vantagem competitiva significativa.
2. Escolhendo um model de fundação e um método de fine-tuning
A seleção do model base e do método de fine-tuning apropriados depende da tarefa específica e dos dados disponíveis. Existem vários provedores de LLM para escolher, incluindo Alphabet e Meta, cada um com seus próprios pontos fortes e fracos. O método de fine-tuning também pode variar com base na tarefa e nos dados, como transfer learning, fine-tuning sequencial ou fine-tuning específico da tarefa.
Ao escolher o model base, você deve considerar:
- Se a infraestrutura técnica é adequada para o poder de computação necessário para o fine-tuning
- Se o model se adapta à sua tarefa específica
- Tamanho de entrada e saída do model
- 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 por provedores de models ou modificando diretamente models de código aberto usando dados específicos da tarefa e ferramentas de MLOps.
Fine-tuning como serviço para models de código fechado
Os principais provedores de LLM oferecem fine-tuning gerenciado, embora o cenário tenha mudado em 2026. Google (Gemini via Vertex AI) e Anthropic (Claude via Amazon Bedrock) continuam sendo as principais opções de código fechado para novas cargas de trabalho de fine-tuning. A OpenAI, que historicamente oferecia fine-tuning em models GPT, está encerrando sua plataforma de fine-tuning, o que significa que ela está fechada para novos usuários, e os usuários existentes têm uma janela limitada para criar novos trabalhos de treinamento.2
Por exemplo, o Vertex AI suporta múltiplas abordagens de ajuste de model, permitindo que os desenvolvedores tenham flexibilidade em como personalizam o comportamento do model além do fine-tuning básico:
- Fine-tuning supervisionado: Treine um model com exemplos rotulados para que ele aprenda a produzir as saídas desejadas para tarefas específicas.
- Ajuste de preferência: Uma abordagem de ajuste distinta que se baseia no fine-tuning supervisionado usando dados de preferência humana para ensinar os models a gerar saídas mais preferidas com base em feedback pareado, em vez de rótulos explícitos.
- Checkpoints de ajuste e ajuste contínuo: Ferramentas para salvar o progresso ou estender um model ajustado existente com mais dados ou passagens de treinamento.3
Preços: O fine-tuning gerenciado é normalmente cobrado por token de treinamento, com a inference cobrada separadamente com um prêmio sobre o model base.
Fine-tuning de models de código aberto
Como os pesos do model estão disponíveis em models de código aberto, as empresas podem fazer o fine-tuning de models de código aberto on-prem sem expor seus datasets aos provedores de LLM.
As etapas para fazer o fine-tuning de models de código aberto incluem:
- Carregando o model pré-treinado: Uma vez que o LLM e o método de fine-tuning tenham sido selecionados, o model pré-treinado precisa ser carregado na memória.
- Esta etapa inicializa os pesos do model com base nos valores pré-treinados, o que acelera o processo de fine-tuning e garante que o model já tenha aprendido a compreensão geral da linguagem.
- O fine-tuning envolve treinar o LLM pré-treinado no dataset específico da tarefa. O processo de treinamento envolve a otimização dos pesos e parâmetros do model para minimizar a função de perda e melhorar seu desempenho na tarefa.
O processo de fine-tuning normalmente envolve rodadas iterativas de treinamento. Para otimizar o desempenho, os desenvolvedores devem ajustar configurações como a taxa de aprendizado ou o tamanho do lote. Ferramentas como Weights & Biases (Sweeps) automatizam essa busca de hiperparâmetros, visualizando como diferentes variáveis impactam a convergência do model para que as equipes possam selecionar a melhor configuração sem tentativa e erro manual.
Por exemplo, models Llama podem ser ajustados economicamente com abordagens de Parameter Efficient Fine Tuning (PEFT).4
As empresas podem aproveitar suas plataformas de MLOps ou LLMOps para fazer o fine-tuning de models.
Por exemplo, usar uma plataforma que atua como um sistema de registro (como Weights & Biases) permite que as empresas rastreiem cada execução de treinamento, registrem métricas do sistema (uso de GPU) e versionem os checkpoints do model resultante em um registro central. Isso garante que, mesmo ao treinar models de código aberto on-premise, o fluxo de trabalho permaneça reproduzível e colaborativo.
Fine-tuning de models de pesos abertos
Models de pesos abertos estão publicamente disponíveis para que os usuários os baixem e os executem localmente (ou em sua infraestrutura de nuvem) sem depender de uma API.
Eles diferem dos models de código aberto porque o código aberto normalmente implica que o código de treinamento completo, os detalhes dos dados e os termos de licenciamento permitem a modificação e a redistribuição. Models de pesos abertos podem liberar os pesos, mas manter partes do pipeline de treinamento, do dataset ou dos direitos de uso restritos.
Como os pesos são acessíveis, models de pesos abertos podem ser ajustados 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 AI serve como um conjunto de models de fundação de pesos abertos. Eles são lançados para implantações de IA on-device e de borda, com checkpoints disponíveis no Hugging Face e na plataforma Liquid AI LEAP.
A série inclui variantes como LFM2.5-1.2B-Base (um model base pré-treinado) e LFM2.5-1.2B-Instruct, que já recebeu fine-tuning supervisionado e aprendizado por reforço em seu pipeline de pós-treinamento.
Como os pesos são publicamente acessíveis, os desenvolvedores podem pegar o checkpoint base e realizar seu próprio fine-tuning: treinando o model em datasets proprietários, adaptando-o a tarefas específicas de idioma ou domínio, ou experimentando outros métodos de treinamento (como fine-tuning supervisionado com adaptadores ou alinhamento de preferência).
O LFM2.5 é altamente adequado para personalização específica de tarefas em hardware local ou dispositivos de borda, onde o controle do fluxo de treinamento e inference é importante.5
Outro exemplo é o Tinker do Thinking Machines Lab, que é uma API projetada para tornar o fine-tuning de models de linguagem de pesos abertos mais acessível para pesquisadores e desenvolvedores.
O Tinker permite que os usuários adaptem uma ampla gama de models de pesos abertos, desde arquiteturas menores até grandes models 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 models para tarefas específicas, seja por meio de aprendizado supervisionado ou abordagens de estilo de reforço.
Após o ajuste, os desenvolvedores podem baixar os checkpoints resultantes e usá-los independentemente, permitindo o controle tanto sobre o model quanto sobre o comportamento personalizado.6
4. Avaliando models ajustados
Uma vez concluído o processo de fine-tuning, o desempenho do model precisa ser avaliado no conjunto de teste. Esta etapa ajuda a garantir que o model esteja generalizando bem para novos dados e apresentando um bom desempenho na tarefa específica. Métricas comuns usadas para avaliação incluem precisão, precisão positiva, recall e score F1.
No entanto, para tarefas generativas, as métricas tradicionais são frequentemente insuficientes. A avaliação moderna requer o rastreamento do raciocínio do model e a verificação da qualidade do texto gerado. Ferramentas como W&B Weave permitem isso, possibilitando que os desenvolvedores rastreiem entradas e saídas, depurem prompts e executem avaliações sistemáticas (usando um LLM-como-juiz) para pontuar o model ajustado em nuances como tom, fidelidade e segurança.
5. Implantação
Uma vez que o model ajustado seja avaliado, ele pode ser implantado em ambientes de produção. O processo de implantação pode envolver a integração do model em um sistema maior, a configuração da infraestrutura necessária e o monitoramento do desempenho do model 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 a adaptação de um model pré-treinado a uma tarefa ou domínio específico, treinando-o ainda mais em um dataset menor e específico da tarefa. Vários métodos de fine-tuning podem ser usados para ajustar os pesos e parâmetros de um model pré-treinado para melhorar seu desempenho na tarefa alvo:
- Transfer learning envolve a reutilização dos pesos e da arquitetura de um model pré-treinado para uma nova tarefa ou domínio. O model pré-treinado é geralmente treinado em um dataset geral e amplo, e a abordagem de transfer learning permite uma adaptação eficiente e eficaz a tarefas ou domínios específicos.
- Fine-tuning sequencial: O model pré-treinado é ajustado em múltiplas tarefas ou domínios relacionados sequencialmente. Isso permite que o model aprenda padrões de linguagem mais sutis e complexos em diferentes tarefas, levando a uma melhor generalização e desempenho.
- Fine-tuning específico da tarefa: O model pré-treinado é ajustado em uma tarefa ou domínio específico usando um dataset específico da tarefa. Este método requer mais dados e tempo do que o transfer learning, mas pode resultar em um desempenho superior na tarefa específica.
- Aprendizado multitarefa: O model pré-treinado é ajustado em múltiplas tarefas simultaneamente. Esta abordagem permite que o model aprenda e aproveite as representações compartilhadas entre diferentes tarefas, levando a uma melhor generalização e desempenho.
- Treinamento de adaptadores envolve o treinamento de módulos leves que são plugados no model pré-treinado, permitindo o fine-tuning em uma tarefa específica sem afetar o desempenho do model original em outras tarefas.
Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
O Reinforcement Fine-Tuning (RFT) é uma técnica de personalização de model que adapta um model de linguagem pré-treinado usando feedback orientado por recompensa, em vez de exemplos de treinamento rotulados tradicionais.
Em vez de treinar em saídas fixas/corretas, o RFT usa um sinal de recompensa ou uma função de gradação para avaliar as respostas do model e otimizar iterativamente o model para maximizar essas recompensas.
Esta abordagem está enraizada nos princípios de aprendizado por reforço, onde o model se comporta como um agente que aprende quais tipos de saídas levam a pontuações de recompensa mais altas e ajusta seus parâmetros adequadamente. 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 este processo para que os desenvolvedores personalizem models 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 model é treinado para maximizar essas recompensas.7
Outro exemplo é o RFT da OpenAI. Ele permite que os desenvolvedores adaptem models de raciocínio definindo um graduador programável que pontua as respostas candidatas. Durante o treinamento, o model é atualizado para que saídas com pontuação alta se tornem mais prováveis em gerações futuras.
Isso torna o RFT particularmente útil para tarefas onde 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 a melhoria do desempenho do model sem alterar os pesos do model. Nesta abordagem, o model recebe um número limitado de exemplos (ou seja, “few shots”) da nova tarefa, e usa essa informação para se adaptar e ter um melhor desempenho nessa tarefa. Pode ser considerado como um
- Alternativa de menor custo ao fine-tuning. O único custo são os tokens de entrada para alguns exemplos.
- Problema de Meta-learning onde o model aprende como aprender a resolver o problema dado.
Figura 3: Cenário de few-shot learning onde o model aprende a classificar um conjunto de imagens a partir das tarefas em que foi treinado.9
Isso é particularmente útil quando não há dados suficientes disponíveis para o aprendizado supervisionado tradicional. No contexto de LLMs, o fine-tuning com um pequeno dataset 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 model 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 model, enquanto os métodos de few-shot learning podem adaptar models a novas tarefas ou domínios com apenas alguns exemplos rotulados.
Exemplos de fine-tuning
Fine-tuning alcançou aumentos significativos de desempenho em finanças
A Bloomberg desenvolveu o BloombergGPT, um modelo de linguagem de grande escala adaptado para a indústria financeira. Este model foca em tarefas de processamento de linguagem natural financeira, como análise de sentimento, reconhecimento de entidades nomeadas e classificação de notícias.
O BloombergGPT foi criado usando uma combinação de datasets financeiros e de propósito geral, e levou a pontuações altas em testes de benchmark (Figura 4).
Figura 4: Imagem mostrando como o BloombergGPT se comporta em duas amplas categorias de tarefas de NLP: específicas de finanças e de propósito geral.10
Adicionar como fonte preferencialPor que ou quando sua empresa precisa de um LLM ajustado?
As empresas podem precisar de modelos de linguagem de grande escala ajustados por vários motivos, dependendo de seus requisitos específicos, indústria e objetivos. Aqui estão algumas razões comuns:
1. Personalização
As empresas geralmente têm necessidades e objetivos únicos que um model de linguagem genérico pode não atender. O fine-tuning permite que elas adaptem o comportamento do model para atender aos 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 permite a criação de produtos e estratégias de marketing personalizados, melhorando, em última análise, a experiência de IA generativa no varejo, marketing e seguros.
2. Sensibilidade de dados e conformidade
Empresas que lidam com dados sensíveis ou operam sob ambientes regulatórios rigorosos podem precisar ajustar o model para garantir que ele respeite os requisitos de privacidade, adira às diretrizes de conteúdo e gere respostas apropriadas que estejam em conformidade com as regulamentações da indústria.
3. Linguagem específica do domínio
Muitas indústrias usam jargões, termos técnicos e vocabulário especializado que podem não estar bem representados nos dados de treinamento geral de um modelo de linguagem de grande escala. O fine-tuning do model em dados específicos do domínio permite que ele compreenda e gere respostas precisas dentro do contexto da indústria da empresa.
4. Desempenho aprimorado
O fine-tuning melhora o desempenho do model em tarefas ou aplicações específicas relevantes para a empresa, tais como:
- Análise de sentimento
- Classificação de documentos
- Extração de informações
Isso pode levar a uma melhor tomada de decisão, maior eficiência e melhores resultados.
5. Habilitando capacidades de IA agêntica
O fine-tuning é crítico para o desenvolvimento de sistemas de IA agêntica, que são projetados para agir autonomamente, tomar decisões e interagir com ferramentas ou ambientes externos para alcançar objetivos específicos.
Ao fazer o fine-tuning de um LLM, as empresas podem aprimorar sua capacidade de realizar a chamada de função (function calling), permitindo que o model selecione e execute as ferramentas apropriadas (por exemplo, APIs, bancos de dados) com parâmetros precisos.
Por exemplo, um LLM ajustado pode alimentar uma IA agêntica que gerencia autonomamente as consultas dos clientes integrando-se a um sistema de CRM ou recupera dados em tempo real via APIs da web. Essa personalização garante que o model compreenda contextos específicos do domínio e interações de ferramentas, tornando a IA agêntica mais eficaz e confiável em aplicações empresariais.
6. Experiência do usuário aprimorada
Um model ajustado pode oferecer uma melhor experiência ao usuário ao gerar respostas mais precisas, relevantes e conscientes do contexto, levando ao aumento da satisfação do cliente, em aplicações como:
- Chatbots
- Assistentes virtuais
- Sistemas de suporte ao cliente
O que é um modelo de linguagem de grande escala (LLM)?
Um modelo de linguagem de grande escala é um sistema avançado de inteligência artificial (IA), mais especificamente um model de IA generativa empresarial, projetado para processar, compreender e gerar texto semelhante ao humano com base em quantidades massivas de dados. Esses models são normalmente construídos usando técnicas de deep learning, como redes neurais. Eles são treinados em datasets extensos que incluem textos de uma ampla gama, como livros e sites, para o processamento de linguagem natural.
Um dos aspectos principais de um modelo de linguagem de grande escala é a sua capacidade de compreender o contexto e gerar respostas coerentes e relevantes com base na entrada fornecida. O tamanho do model, em termos de número de parâmetros e camadas, permite que ele capture relacionamentos e padrões intrincados dentro do texto. Isso permite que ele realize várias tarefas, tais como:
- Responder a perguntas
- Geração de texto
- Resumo de texto
- Tradução
- Escrita criativa
Models de fundação, como os modelos de linguagem de grande escala, são um componente central da pesquisa e aplicações de IA. Eles fornecem a base para a construção de models mais especializados e ajustados para tarefas ou domínios específicos.
Figura 5: Exemplos de models de fundação.11
Leitura adicional
- Embora o fine-tuning melhore a eficácia dos modelos de linguagem de grande escala, é essencial abordar os Riscos da IA Generativa.
- O fine-tuning de modelos de linguagem de grande escala traz considerações legais. Explore o cenário legal em torno desses sistemas avançados de IA em direitos autorais de IA generativa.
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
title = {{LLM Fine-Tuning Guide for Enterprises}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/llm-fine-tuning}},
note = {AIMultiple. Acessado em 22 Junho 2026}
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