TL;DR: O artigo apresenta três estratégias principais para integrar dados corporativos em Large Language Models: RAG (mantém dados atualizados sem alterar o modelo), Fine-tuning (modifica o modelo para internalizar conhecimentos específicos) e InstructLab (abordagem colaborativa que combina desenvolvimento de código aberto com técnicas avançadas de ajuste).

Takeaways:

RAG permite acesso a informações externas em tempo real sem modificar o modelo, oferecendo transparência e dados sempre atualizados, mas aumenta a complexidade do sistema.
O Fine-tuning internaliza conhecimentos no modelo melhorando performance em tarefas específicas, porém enfrenta o desafio do “esquecimento catastrófico” onde novas habilidades substituem as antigas.
InstructLab, desenvolvido pela Red Hat, resolve problemas de contribuição em IA de código aberto através de uma metodologia de curadoria de dados, geração sintética e ajuste instrucional em múltiplas fases.
A escolha entre as três abordagens deve considerar fatores como frequência de atualização dos dados, necessidade de transparência, recursos computacionais disponíveis e ambiente colaborativo.

Integrando Dados Empresariais em LLMs: Um Guia Completo sobre RAG, Fine-tuning e InstructLab

Em um mundo onde os Large Language Models (LLMs) estão transformando a forma como as empresas operam, integrar dados corporativos a esses modelos tornou-se uma necessidade estratégica. Mas como fazer isso de forma eficiente, segura e mantendo o desempenho? Este artigo explora as três principais estratégias para incorporar conhecimento empresarial em LLMs, suas vantagens, limitações e casos de uso ideais.

Retrieval-Augmented Generation (RAG): Potencializando LLMs com Dados Externos

O RAG (Retrieval-Augmented Generation) é atualmente um dos padrões mais implementados em ambientes corporativos – e por boas razões. Esta técnica permite que um LLM acesse informações externas sem alterar sua estrutura interna.

Como o RAG funciona?

O processo é surpreendentemente elegante:

O usuário envia uma consulta ao sistema
O sistema utiliza essa consulta para recuperar informações relevantes de um banco de dados
A consulta original é combinada com as informações recuperadas para criar um prompt enriquecido
O LLM processa este prompt, utilizando tanto seu conhecimento interno quanto as informações fornecidas

“Em um padrão RAG, uma vez que uma consulta é enviada pelo usuário, ela é usada para recuperar informações empresariais relevantes de um banco de dados, utilizando essencialmente uma correspondência de similaridade entre o texto na consulta e o texto no banco de dados”, explica a documentação técnica sobre o assunto.

Vantagens do RAG

Dados sempre atualizados: Como as informações são recuperadas em tempo real, não há preocupação com dados desatualizados
Manutenção simplificada: É muito mais fácil atualizar um banco de dados do que retreinar um modelo inteiro
Transparência: É possível rastrear exatamente quais informações foram utilizadas para gerar uma resposta
Preservação do modelo original: Os pesos do modelo não são alterados, mantendo suas capacidades generalistas

Limitações do RAG

Apesar de suas vantagens, o RAG apresenta alguns desafios:

Complexidade sistêmica: “RAG não é apenas um modelo, é um sistema” com várias dependências que precisam ser gerenciadas
Sobrecarga de processamento: Cada consulta exige a recuperação e processamento de dados externos
Limitações de contexto: A janela de contexto do modelo limita a quantidade de informações que podem ser fornecidas

Fine-tuning: Personalizando LLMs para Necessidades Específicas

Quando o objetivo é incorporar conhecimento diretamente no modelo, o fine-tuning se apresenta como uma alternativa poderosa ao RAG.

O que é Fine-tuning?

“Fine-tuning é quando os pesos reais do modelo são atualizados com base em novos dados”, definindo de forma simples. Em vez de apenas fornecer informações adicionais durante a inferência, o fine-tuning modifica o próprio modelo para internalizar conhecimentos específicos.

Tipos de Fine-tuning

O ajuste fino de modelos pode ser realizado de diferentes maneiras:

Supervised Fine-tuning (SFT): Atualiza todos os parâmetros do modelo
Parameter-Efficient Fine-tuning (PEFT): Atualiza apenas uma porção dos parâmetros
Low-Rank Adaptation (LoRA): Utiliza módulos externos que trabalham com o modelo base

“LoRAs são convenientes porque esses módulos podem ser removidos quando não são necessários ou substituídos por novos módulos quando o modelo está executando uma tarefa diferente”, explicam especialistas.

Vantagens do Fine-tuning

Conhecimento internalizado: O modelo “aprende” informações sem precisar consultá-las externamente
Melhor desempenho: Modelos ajustados geralmente apresentam melhor performance em tarefas específicas
Menor latência: Sem a necessidade de recuperação de dados, as respostas são geradas mais rapidamente

O Desafio do “Esquecimento Catastrófico”

Um problema significativo com o fine-tuning é o chamado “catastrophic forgetting”:

“Modelos que são ajustados também sofrem do que é chamado de esquecimento catastrófico. Isso significa que, à medida que um modelo é treinado para fazer novas tarefas, ele esquece como fazer tarefas que sabia fazer antes.”

Isso frequentemente obriga as empresas a manter versões separadas do modelo para diferentes tarefas, aumentando a complexidade operacional.

InstructLab: A Nova Fronteira do Fine-tuning Colaborativo

Desenvolvido pela Red Hat, o InstructLab representa uma abordagem inovadora para o fine-tuning de LLMs, combinando os benefícios do desenvolvimento de software de código aberto com técnicas avançadas de ajuste de modelos.

O que é InstructLab?

InstructLab é uma metodologia e framework que permite infundir conhecimento empresarial em um LLM de forma colaborativa, mantendo suas capacidades de uso geral. Foi projetado para superar as barreiras que tradicionalmente dificultam a contribuição para modelos de IA.

“InstructLab veio para tentar preencher algumas das lacunas entre como o software de código aberto funciona e como a IA de código aberto estava funcionando, e agora tem tanto uma presença de código aberto quanto uma oferta empresarial suportada pela Red Hat.”

Os Três Pilares do InstructLab

O InstructLab se baseia em três processos principais:

Metodologia de curadoria de dados baseada em taxonomia
- Organiza o conhecimento empresarial de forma estruturada
- Facilita a integração de dados específicos do domínio
Geração de dados sintéticos em escala
- Complementa dados reais com exemplos sintéticos
- Permite treinar o modelo para cenários raros ou inexistentes
Método de ajuste instrucional em múltiplas fases
- Evita o esquecimento catastrófico
- Mantém as habilidades generalistas do modelo

Resolvendo os Desafios da Contribuição em LLMs

As comunidades que adotam modelos de IA de código aberto enfrentam três pontos principais de atrito:

Ausência de contribuição direta: Não há um mecanismo claro para contribuir de volta aos modelos base
Proliferação de forks: Aprimoramentos resultam em numerosas versões modificadas difíceis de manter
Alta barreira de entrada: Contribuir com novas ideias exige expertise significativa em IA

“InstructLab resolve esses problemas porque fornece as ferramentas para criar e mesclar contribuições (habilidades e/ou artefatos de conhecimento) a um LLM, sem exigir uma equipe com profundas habilidades de engenharia de IA à sua disposição.”

Qual Abordagem Escolher?

A escolha entre RAG, fine-tuning tradicional ou InstructLab depende de vários fatores:

Quando Usar RAG

Dados frequentemente atualizados: Informações que mudam constantemente
Transparência necessária: Quando é crucial rastrear a fonte das informações
Recursos computacionais limitados: Quando não é viável treinar modelos personalizados

Quando Usar Fine-tuning Tradicional

Dados estáveis: Informações que não mudam com frequência
Tarefas específicas e bem definidas: Quando o modelo precisa se especializar em um domínio
Latência crítica: Quando o tempo de resposta é crucial

Quando Usar InstructLab

Ambiente colaborativo: Quando múltiplas equipes contribuem para o modelo
Necessidade de manter capacidades generalistas: Para evitar o esquecimento catastrófico
Recursos de IA limitados: Quando não há expertise profunda em engenharia de IA disponível

Conclusão: O Futuro da Integração de Dados Empresariais em LLMs

A integração eficaz de dados empresariais em LLMs representa uma vantagem competitiva significativa no cenário atual. RAG, fine-tuning e InstructLab oferecem abordagens complementares para esse desafio, cada uma com seus pontos fortes e fracos.

À medida que a tecnologia evolui, é provável que vejamos uma convergência dessas técnicas, com sistemas híbridos que combinam o melhor de cada abordagem. Empresas que dominarem essas estratégias estarão bem posicionadas para extrair o máximo valor dos LLMs, transformando-os em ferramentas verdadeiramente personalizadas para suas necessidades específicas.

A escolha não é necessariamente entre uma abordagem ou outra, mas sim como combinar essas técnicas de forma estratégica para criar soluções de IA que sejam precisas, atualizadas, eficientes e alinhadas com os valores e necessidades da organização.

Qual dessas abordagens sua empresa está utilizando atualmente? Compartilhe sua experiência nos comentários abaixo!

Fonte: Sudalairaj, Shivchander et al. “LAB: Large-Scale Alignment for ChatBots”. arXiv preprint. 2024. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2403.01081.

Integração de Dados Empresariais em LLMs: RAG e InstructLab