Andrew CorreaMonostate · CEO, Monostate | Vibe training AI models (soon)

O que realmente muda quando você treina seu próprio modelo de IA

Name: O que realmente muda quando você treina seu próprio modelo de IA
Uploaded: 2025-12-10T12:23:38+00:00
Duration: 48 s
Channel: Andrew Correa
Description: O narrador explica que modelos de linguagem grandes são capazes de tarefas genéricas, mas apresentam limitações como necessidade de prompts extensos…

10 Dec 2025 · 1 min

Watch on YouTube

0:48

O narrador explica que modelos de linguagem grandes são capazes de tarefas genéricas, mas apresentam limitações como necessidade de prompts extensos, esquecimento de regras, lentidão e inconsistência, o que desperdiça tempo. Em contraste, o fine-tuning permite que o modelo aprenda exemplos específicos para um papel definido, sem alterar seu conhecimento prévio, resultando em respostas mais rápidas, simples e econômicas. Após o treinamento, o modelo pode executar a tarefa de forma autônoma, eliminando a necessidade de prompts repetitivos.

Chapters

O modelo grande é capaz de fazer tarefas genéricas e pouco precisas. Porém, caso queira algo um pouco mais detalhado, serão necessários prompts longos para cada etapa do processo e que precisarão ser repetidos a cada novo pedido. O modelo, porém, esquece regras, fica lento e inconsistente nas respostas, o que acaba sendo uma grande perda de tempo. Com fine-tuning, ele aprende os exemplos certos do que deve seguir de acordo com o papel que ele irá desempenhar. E para isso, o modelo não precisa mudar nada que já sabia, ele só recebe a informação necessária para sua nova função, de modo bem mais rápido, simples e barato. Depois de treinado, aí não tem segredo, é só pedir que ele faz tudo por conta própria.