Existem vários métodos de disponíveis para treinamento de IA generativa, cada um deles tem seus pontos fortes únicos e casos de uso ideais:
Model Training (Treinamento de modelo): envolve a construção de um modelo de IA a partir do zero, exigindo dados significativos e recursos computacionais. É altamente personalizável e escalável, mas demorado.
Fine-tuning (Ajuste Fino): Focado na adaptação de um modelo existente, já pronto, para atender a uma tarefa específica, oferecendo um equilíbrio entre personalização e eficiência.
RAG – Retrieval augmented generation (Geração Aumentada de Recuperação): Aprimora modelos integrando fontes de dados externas, ideal para tarefas que precisam de informações atuais ou amplas.
Prompt Engineering (Engenharia de Prompt): Baseia-se na criação de prompts eficazes para guiar modelos pré-treinados, exigindo alto conhecimento, mas exige recursos computacionais mínimos já que não é necessário analizar grandes volumes de dados. Este método faz muito sentido financeiro, mas exige uma equipe altamente qualificada.
Cada método tem suas vantagens e limitações para diferentes aplicações, dependendo de fatores como disponibilidade de dados, recursos computacionais, especificidade da tarefa, necessidade de informações atualizadas e habilidades necessárias.
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