Como funciona, em termos simples
- Reunir dados: exemplos do que o modelo precisa aprender.
- Preparar os dados: limpar, organizar e, em muitos casos, rotular.
- Treinar: o modelo ajusta seus parâmetros para acertar os exemplos.
- Avaliar: testar com exemplos que ele nunca viu.
- Ajustar e repetir até o desempenho ser adequado.
Os dados são o ponto central
Um modelo aprende o que os dados mostram, inclusive erros e vieses. Dados incompletos, desatualizados ou desequilibrados geram modelos ruins. Por isso, governança de dados é parte essencial de qualquer projeto de IA.
Treinar do zero, ajustar ou usar RAG
- Treinar do zero: caro e demorado. Faz sentido em poucos casos.
- Fine-tuning: ajustar um modelo pronto com exemplos específicos.
- RAG: não treina o modelo; dá a ele acesso aos documentos da empresa na hora de responder.
Para a maioria das empresas, usar modelos prontos com RAG e boas instruções resolve a maior parte das necessidades.
Mitos comuns
- “A IA aprende sozinha com cada conversa.” Nem sempre. Muitas ferramentas não aprendem com o uso, a menos que isso seja configurado.
- “Precisa treinar uma IA própria para usar na empresa.” Na maioria dos casos, não.
Treinamento de modelo em PMEs
Para PMEs, raramente é necessário treinar um modelo próprio. O investimento mais útil costuma ser organizar dados e documentos para que modelos prontos trabalhem bem com eles.