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1. Estude a arquitetura básica de transformers: há vídeos introdutórios e artigos que explicam de forma acessível.
2. Experimente prompts simples: tente várias formas de pedir informações ao modelo para entender sua lógica.
3. Teste diferentes APIs: além do OpenAI, há alternativas mais acessíveis ou open source.
4. Controle os custos: use tokens com moderação até entender o funcionamento.
Vamos trocar ideia e ajudar quem está na fase inicial. Quem já passou por isso, compartilha suas dicas!
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Sim, e não esquecer que a maioria das APIs tem limites de tokens e custos associados. Testar com prompts simples e curtos é uma estratégia que funciona bem pra evitar surpresas na cobrança.
O que me ajudou foi montar um ambiente local com modelos open source menores. Assim, dá pra experimentar sem custo, entender a lógica de tokenização e até fazer ajustes locais.
Para quem quer entender melhor transformer, recomendo buscar vídeos explicativos que usam exemplos visuais. Acho que entender a arquitetura ajuda muito na hora de ajustar prompts ou pensar em fine tuning.
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No meu time, a gente começou com o modelo GPT 3 e depois foi ajustando os prompts aos poucos. É importante também entender que o desempenho pode variar bastante dependendo do tipo de dado que você quer trabalhar.