Aprimorando o Desenvolvimento de Modelos de NLP: Destilando BERT com Google Gemini

A destilação de modelos é uma técnica poderosa para criar modelos menores e mais rápidos que retêm o conhecimento de modelos de linguagem maiores. Este tutorial foca na destilação de modelos offline, baseada em respostas, utilizando o Google Gemini como modelo professor e o BERT como modelo aluno. O processo permite que desenvolvedores de IA aproveitem modelos fundamentais no desenvolvimento de modelos personalizados e específicos para tarefas em aplicações inteligentes.

O primeiro passo no processo de destilação de modelos é a preparação de dados. O Catálogo Labelbox oferece uma solução abrangente para importar, curar e filtrar dados textuais. Os usuários podem fazer upload de conjuntos de dados, pesquisar entre eles usando vários filtros e preparar o texto para rotulagem. Esta etapa é crucial para garantir dados de entrada de alta qualidade para as etapas subsequentes do fluxo de trabalho.

O Model Foundry do Labelbox permite que os usuários aproveitem modelos de ponta como o Google Gemini para rotulagem automatizada. O processo envolve selecionar ativos de texto, escolher o Gemini como modelo fundamental e configurar as definições do modelo. Os usuários podem personalizar o prompt para gerar rótulos de emoção específicos para o texto. Os rótulos gerados podem ser revisados e exportados para o ajuste fino do modelo aluno.

Com os rótulos gerados pelo Gemini, o próximo passo é ajustar o modelo BERT. Este processo envolve buscar os rótulos de verdade, processar os dados textuais e criar conjuntos de dados de treinamento e validação. O modelo BERT é então instanciado e ajustado usando os dados preparados. O modelo ajustado pode ser salvo para uso futuro ou comparação com outros modelos.

O Modelbox do Labelbox oferece várias métricas e ferramentas de visualização para avaliar o desempenho do modelo BERT ajustado. Os usuários podem comparar previsões de diferentes execuções do modelo, analisar matrizes de confusão e inspecionar precisão, recall e pontuações F1. A plataforma também permite a inspeção manual de previsões individuais para obter insights mais profundos sobre o desempenho do modelo.

Para escalar projetos de destilação de modelos, várias considerações avançadas devem ser abordadas. Isso inclui incorporar feedback de usuários e avaliações de especialistas humanos para melhorar a qualidade do conjunto de dados, planejar a integração de dados multimodais, automatizar processos de ingestão e rotulagem de dados, e desenvolver interfaces de usuário personalizáveis para várias modalidades de dados. Implementar essas estratégias pode ajudar a criar soluções de IA mais robustas e escaláveis.