Introdução ao Alibaba Qwen 2.5 Max: um guia para iniciantes em ajustes finos

Os modelos de IA são ferramentas poderosas, mas e se você pudesse transformar um deles em um verdadeiro especialista na sua área? 

É aí que entra o ajuste fino. 

Com o ajuste fino, você pode pegar um modelo geral de IA e treiná-lo ainda mais para se especializar em seu caso de uso específico, seja ele:

• Assistência médica
• Financiar
• Educação, ou algo completamente diferente.

Um modelo que vale a pena explorar é o Qwen 2.5 do Alibaba, um modelo de linguagem grande, robusto e versátil, projetado para diversas tarefas. 

Para um mergulho profundo em tudo o que Qwen oferece e por que isso é importante, esta análise do LLM do Alibaba é um bom lugar para começar.

Neste blog, você aprenderá:

• O que é ajuste fino?
• Como ajustar o Qwen 2.5 (maneira não técnica)
• Melhores práticas para o ajuste fino do Qwen 2.5 (que você também pode aplicar a outros LLMs)
  

Este guia fácil orientará você por todo o processo de ajuste fino, tornando-o simples e fácil para iniciantes.

O que é ajuste fino e por que você precisa saber sobre isso?

O ajuste fino é o processo de pegar um modelo pré-treinado e treinar pelo menos um de seus parâmetros internos, como os pesos ou vieses dentro de uma rede neural, para torná-lo mais adequado às suas necessidades específicas.

Vamos colocar desta forma: se Qwen é um diamante recém-saído de uma mina de carvão, então o ajuste fino é o processo de cortar e polir esse diamante para transformá-lo em algo funcional, como um anel de diamante. 

Ele pega algo poderoso em sua forma bruta e o torna mais:

• Prático
• Proposital
• Alinhado a um caso de uso específico.

É exatamente isso que acontece quando um modelo básico como o Qwen é refinado em algo como o Qwen 2.5 Max. 

O resultado? 

Um modelo mais preciso, mais eficiente e melhor adaptado para aplicações do mundo real.

Por que o ajuste fino é importante?

Aqui está a principal conclusão: um modelo menor e mais bem ajustado pode muitas vezes superar um modelo maior e genérico. 

Isso foi demonstrado pela primeira vez pela OpenAI com seus modelos InstructGPT e continua válido até hoje.

Esta é uma das maiores vantagens do ajuste fino.

Nem sempre é necessário um LLM de uso geral para obter alto desempenho em uma tarefa específica.

Você pode:

• Assuma um modelo de código aberto
• Faça o ajuste fino no seu laptop,

E a melhor parte? 

Você não precisa ser um desenvolvedor ou cientista de dados.

Se você tem um mínimo de conhecimento em tecnologia, está pronto.

Por que o ajuste fino torna os LLMs realmente úteis

Você provavelmente percebeu isso depois de experimentar os LLMs: eles são ótimos para perguntas gerais, mas não tão precisos quando se trata de tarefas específicas de um domínio.

É aí que o ajuste fino realmente brilha.

Isto é especialmente verdadeiro quando você olha como Startups chinesas de IA e gigantes da tecnologia estão aproveitando o ajuste fino para criar modelos que rivalizam com os melhores do Ocidente.

Digamos que você queira que um modelo se comporte como um avaliador de sinistros de seguros.

Você pode continuar lembrando em seu prompt de responder com um tom profissional e conhecimento de apólices de seguros…

Ou

Você pode simplesmente refinar a análise com exemplos de como um perito de sinistros fala e trabalha.

Dessa forma, o modelo já “sabe"como agir — não são necessárias instruções constantes.

É exatamente isso que você obtém com o ajuste fino

• Respostas melhores e mais precisas com prompts mais curtos
• Tempo de resposta mais rápido (menor latência de inferência)
• Custos de computação mais baixos
• Um modelo que entende seu domínio como um profissional

Tipos de ajuste fino

Existem três maneiras comuns de ajustar um modelo:

1. Aprendizagem auto-supervisionada:

O modelo aprende com dados não rotulados, prevendo partes do texto (por exemplo, palavras ausentes).

2. Aprendizagem supervisionada:

Você fornece ao modelo pares de entrada-saída (perguntas + respostas corretas).

3. Aprendizado por reforço:

O modelo aprende recebendo feedback (como polegares para cima/baixo) e ajusta seu comportamento adequadamente.

O que é Qwen 2.5 e por que usá-lo?

Qwen 2.5 é um modelo de linguagem grande (LLM) desenvolvido pelo Alibaba. 

Faz parte da família Qwen, que inclui modelos de diferentes tamanhos, como 0,5B, 7B e até 72B (o “B” significa bilhões de parâmetros).

Existem dois tipos de modelos Qwen:

1. Modelos básicos:

Esses são modelos brutos pré-treinados. 

Eles aprenderam padrões gerais de linguagem a partir de muitos dados, mas não foram ajustados para tarefas específicas. 

Por exemplo: Qwen2.5-7B.

2. Modelos ajustados por instrução:

Esses modelos são ajustados para seguir instruções ou responder como um chatbot. 

Eles são treinados em tarefas específicas como:

• Respondendo perguntas
• Resumindo o texto
• Tendo conversas. 

Por exemplo: Qwen2.5-7B-Instruct.

E se você está se perguntando como a abordagem do Alibaba se compara globalmente, este confronto direto entre OpenAI e Alibaba LLMs fornece contexto útil.

Quando você se refere ao Qwen 2.5 Max, pode ser que você esteja se referindo à versão maior ou mais potente da série Qwen 2.5. 

Pode ser um modelo básico ou ajustado por instruções, dependendo da versão que você estiver usando.

Se você quiser ajustar o Qwen para sua própria tarefa (como resumir e-mails ou classificar tickets de suporte ao cliente), normalmente você vai querer começar com um modelo base e treiná-lo ainda mais com seus próprios dados. 

Mas se você estiver criando um chatbot ou algo mais interativo, começar com um modelo ajustado por instruções pode facilitar seu trabalho.

Por que você deve usá-lo?

Além de todos os recursos interessantes acima, também investigamos o que os usuários reais estão dizendo. 

E as avaliações? 

Bastante sólido:

• “O Qwen 2.5 é um divisor de águas.”
• “Qwen Max é bom.”
• "Está sendo dormido."
• “É fácil de usar e gratuito. Eu o uso o tempo todo.”

Então, se você é um desenvolvedor, pesquisador ou fundador de startup em busca de um modelo de IA inteligente, rápido e flexível, vale a pena experimentar o Alibaba Qwen 2.5 Max.

Esses sentimentos refletem o que vimos na comunidade. 

Na verdade, estas dicas privilegiadas sobre como usar o Qwen 2.5 Max mostrar o quão flexível e amigável ao desenvolvedor ele é.

Introdução ao Alibaba Qwen 2.5 Max

Você está animado para experimentar o Alibaba Qwen 2.5 Max? 

Ótimo! É fácil de acessar e configurar, mesmo se você estiver começando.

Onde acessar o Qwen 2.5 Max

Você pode começar a usar o Qwen 2.5 Max e até mesmo ajustá-lo através de:

• GitHub:

O Alibaba tornou o modelo de código aberto. Basta acessar a página deles no GitHub e seguir as instruções de configuração.

• Rosto Abraçado:

Se você se sentir mais confortável com o Hugging Face, poderá explorar e executar o modelo ali mesmo usando as ferramentas dele.

• Nuvem Alibaba:

Prefere uma configuração baseada em nuvem? Você pode acessar o modelo pelo Model Studio do Alibaba Cloud sem precisar configurar seu próprio hardware.

Depois de preparar o básico, você estará pronto para começar a experimentar o Alibaba AI Qwen 2.5 Max, seja para criar um chatbot, analisar dados ou ajustá-lo para seu próprio caso de uso.

Preparando seu conjunto de dados para ajuste fino

Antes de ajustar o Qwen 2.5 Max, você precisa preparar seu conjunto de dados.

Pense nisso como se estivesse alimentando seu modelo: quanto mais limpos e relevantes forem seus dados, melhor será seu desempenho.

Que tipo de dados funciona melhor?

Depende do que você quer que o modelo faça:

• Para um chatbot de suporte → Use chats reais ou perguntas frequentes.
• Para resumo de texto → Use textos longos com seus resumos.
• Para explicação do código → Use trechos de código com explicações simples.
  

Resumindo: certifique-se de que cada exemplo mostre claramente o que você quer que o modelo aprenda.

Truques fáceis sobre como formatar, dimensionar e limpar

Aqui estão algumas dicas para manter seus dados limpos e úteis:

Formatar:

Seu conjunto de dados deve estar em formato JSON, CSV ou texto, qualquer que seja o formato suportado pelo seu script ou estrutura de treinamento.

Cada exemplo deve ficar assim:

Tamanho:

• Comece com 500 a 1000 exemplos. Isso é suficiente para ver resultados úteis.
• Mais exemplos = melhor aprendizado, mas qualidade é mais importante que quantidade.

Dicas de limpeza:

• Remova quaisquer erros de ortografia, frases quebradas ou informações irrelevantes.
• Mantenha a linguagem consistente (evite misturar muitos estilos).
• Corte respostas longas se elas não agregam valor.
  

Por exemplo, digamos que você queira treinar o modelo para responder perguntas como um assistente médico:

Continue repetindo esse tipo de estrutura com perguntas e respostas diferentes, e você terá um conjunto de dados sólido para ajustes finos.

Agora que seus dados estão prontos, vamos ver como ajustar o Qwen 2.5 passo a passo!

Como ajustar o Alibaba AI Qwen 2.5 Max (passo a passo)

A engenharia rápida (dar as instruções corretas a um modelo de IA) é poderosa e, para muitas tarefas, funciona bem.

Mas às vezes, apenas avisos não são suficientes. 

É aí que entra o ajuste fino.

O ajuste fino significa pegar um modelo existente, como o Qwen 2.5 Max, e treiná-lo ainda mais com seus próprios dados, para que ele tenha um desempenho melhor para sua tarefa específica.

Aqui está um guia passo a passo para ajudar você a começar.

Etapa 1: instalar as bibliotecas necessárias

Antes de começar a ajustar o modelo Qwen 2.5 Max, você precisa configurar seu ambiente Python com as ferramentas certas. 

Veja como:

• Certifique-se de ter o Python instalado

Você precisará do Python 3.8 ou superior. Você pode baixá-lo em python.org.

• Abra seu terminal ou prompt de comando
• Instale as bibliotecas necessárias usando pip

Execute este comando:

Isso lhe dá as ferramentas para carregar modelos, preparar seus dados e executar o treinamento.

Etapa 2: Carregue o modelo Qwen 2.5

Você pode carregar o modelo base do Hugging Face ou do Alibaba Cloud.

Ficará algo parecido com isto no código:

Etapa 3: Prepare e tokenize seus dados

Primeiro, decida o que você quer que o modelo faça:

• Resumo de texto
• Geração de texto
• Classificação binária
• Perguntas e respostas, etc.

Em seguida, crie seu conjunto de dados em pares de entrada e saída.

Exemplo:

Depois de ter seus dados, você os tokeniza (transforma-os em números que o modelo entende):

Etapa 4: Escolha sua abordagem de ajuste fino

Agora vem uma decisão importante: como você quer treinar o modelo?

• Ajuste fino completo (atualização de todos os parâmetros)

Isso significa que você retreina o modelo inteiro — cada peso e viés.

Ele lhe dá controle total, mas requer muito poder de computação e é muito caro.

• Transferência de Aprendizagem (Atualizar Apenas Algumas Camadas)

Aqui, você congela a maioria das camadas e treina apenas as últimas.

É mais acessível e funciona bem em muitos casos.

• Ajuste fino com eficiência de parâmetros (PEFT)

Esta é a opção mais leve.
Você não altera o modelo original em nada. 

Em vez disso, você adiciona alguns parâmetros extras (como adaptadores) e treina apenas eles.

Um método popular aqui é LoRA (adaptação de baixa classificação). 

É barato, rápido e surpreendentemente poderoso.

Etapa 5: Definir parâmetros de treinamento

Agora, defina como o treinamento deve ser executado:

• Tamanho do lote
• Taxa de aprendizagem
• Número de épocas de treinamento
  

Exemplo:

Etapa 6: Comece o treinamento

Use o Trainer do Hugging Face ou qualquer loop do PyTorch para começar o treinamento.

Você verá a perda diminuir à medida que o modelo aprende.

Etapa 7: Avalie o desempenho do modelo

É importante verificar o desempenho do seu modelo.
Você pode usar métricas básicas, como precisão, ou métricas personalizadas com base na sua tarefa.

Isso ajuda você a monitorar se seu ajuste fino está realmente melhorando os resultados.

Etapa 8: Salve e teste o modelo

Após a conclusão do treinamento, salve seu modelo:

Então carregue-o a qualquer momento e teste-o com exemplos reais!

Veja bem, o ajuste fino permite que você ensine um modelo de IA poderoso como o Qwen 2.5 Max a entender seus dados, seu tom e seus objetivos.

Você não precisa ser um desenvolvedor ou um cientista de dados.

Se você conhece um pouco de Python e está disposto a experimentar, já está na metade do caminho.

Se você ainda está decidindo qual modelo melhor atende às suas necessidades, esta comparação dos principais modelos de IA oferece uma análise clara do desempenho em todos os níveis.

Melhores práticas para o ajuste fino de modelos de LLM 

Ajustar modelos de grandes linguagens (LLMs) como o Qwen 2.5 pode parecer complexo, mas com as etapas certas, fica muito mais fácil. 

Aqui estão algumas práticas recomendadas para ajudar você a obter melhores resultados, economizar tempo e evitar desperdício de computação.

1. Evite overfitting:

Overfitting significa que seu modelo aprende seus dados de treinamento muito bem, mas tem um desempenho ruim em novos dados. 

Para evitar isso:

• Use dados de validação (um conjunto separado) para verificar o quão bem o modelo generaliza.
• Tente parar cedo: pare o treinamento quando a perda de validação parar de melhorar.
• Mantenha os dados de treinamento limpos e diversos, não repetitivos.
• Use métodos de ajuste fino com eficiência de parâmetros (PEFT), como LoRA ou LoRA+, para reduzir riscos de overfitting treinando apenas uma pequena parte do modelo.
  

2. Monitore perdas e desempenho:

Durante o treinamento, sempre monitore:

• Perda de treinamento: quão bem o modelo está aprendendo com os dados que vê.
• Perda de validação: quão bem ele funciona em dados não vistos.
• Métricas como precisão, pontuação F1 ou outras, com base na sua tarefa.
  

Dica: Os gráficos são seus amigos!

Visualizar a perda pode ajudar você a identificar problemas precocemente, como quando a perda de treinamento diminui, mas a perda de validação aumenta (um sinal clássico de overfitting).

3. Saiba quando parar de treinar:

Não execute o treinamento por 20 períodos apenas “porque parece bom”. 

Em vez de:

• Pare quando a perda de validação atingir um platô ou começar a aumentar
• Use retornos de chamada como early_stopping em bibliotecas de treinamento
• Confie nos seus gráficos: se eles não mostrarem nenhuma melhora, é hora de parar.

No ajuste fino, você normalmente escolherá quantas épocas deseja com base em:

• Qual é o tamanho do seu conjunto de dados
• Por quanto tempo você está disposto a treinar
• Quando o modelo começa a dar bons resultados.

4. Experimente diferentes técnicas de ajuste fino:

Nem todos os métodos de ajuste fino funcionam da mesma forma. 

Tentar:

• LoRA (Low-Rank Adaptation) – rápido, eficiente e ótimo para recursos limitados.
• LoRA+ – uma versão aprimorada que oferece melhor desempenho em tarefas difíceis. Está disponível na biblioteca peft e não desacelera o treinamento.
• DoRA – os primeiros testes sugerem que não melhora muito, mas sinta-se à vontade para tentar.
• GaLore ou QGaLore – usa memória de forma inteligente e é um bom meio-termo entre LoRA e ajuste fino completo.
  

Se LoRA ou GaLore lhe derem resultados sólidos, só então considere um ajuste fino completo (que exige muitos recursos).

5. Escolha os módulos certos para ajustar:

Ao usar o ajuste fino baseado em LoRA:

• Evite afinação v_proj e camadas down_proj—eles não se beneficiam muito de atualizações de baixa classificação (com base no artigo WeLoRA).
• Concentre-se nas camadas onde as mudanças mais importam — geralmente, camadas de atenção e MLP.
  

6. Economize dinheiro e acelere as coisas:

O ajuste fino pode ser caro. 

Algumas ferramentas para torná-lo mais barato e rápido:

• Use QLoRA de 4 bits em modelos leves como o Mistral para testes.
• Experimente ferramentas de economia de custos como Liger, FlashAttention (FA), DeepSpeed ZeRO Stage 3 e Unsloth (via framework Axolotl).

Essas opções ajudam você a treinar modelos mais rapidamente, com menos memória e dinheiro.

7. Continue melhorando seu conjunto de dados:

Seu modelo é tão bom quanto seus dados.

• Continue refinando seu conjunto de dados até que ele fique claro, preciso e diversificado.
• Remova ruído, repetições e exemplos irrelevantes.
• Se necessário, gere melhores dados sintéticos usando um modelo mais forte.
  

8. Ajuste seus hiperparâmetros:

Hiperparâmetros (como taxa de aprendizado, tamanho do lote, etc.) controlam como seu modelo aprende.

• Faça uma varredura de parâmetros — tente algumas combinações e veja o que funciona melhor.
• Procure pela “zona Cachinhos Dourados”: nem muito rápido, nem muito lento — na medida certa.
  

9. Aprenda a ler gráficos:

Os gráficos ajudam você a ver a história por trás dos números.

• Use ferramentas como TensorBoard ou W&B (Weights & Biases).
• Observe quedas suaves e constantes nas perdas, e não picos acentuados.
• Acompanhe as métricas ao longo do tempo para identificar melhorias ou problemas.
  

Para concluir…

Não se estresse com as pequenas melhorias do 10% quando você ainda não acertou o núcleo do 90%.

Comece de forma simples. Ajuste gradualmente. Teste com frequência. 

E o mais importante, entenda o que seu modelo está fazendo e por quê.

Conclusão: Faça o Alibaba Qwen 2.5 funcionar para você

Ajustar o Alibaba AI Qwen 2.5 Max ou qualquer modelo principal significa torná-lo verdadeiramente seu — moldado para se adequar ao seu domínio ou tarefa específica. 

Seja:

• Escrevendo melhores resumos
• Respondendo a perguntas de clientes
• Compreendendo documentos legais.

Você pode obter melhores resultados começando com o modelo base correto e usando o tipo certo de dados de treinamento.

Não é difícil, basta deixar claro o que você quer que o modelo faça e treiná-lo com exemplos que correspondam a isso. 

Essa é a beleza do ajuste fino: melhor desempenho sem precisar de um modelo enorme.

Então vá em frente — experimente o Qwen 2.5, teste as coisas e faça com que ele funcione no seu mundo.

Quer ver o que mais a China está construindo no espaço da IA? Aqui estão 5 startups chinesas de IA ousadas e furtivas que estão silenciosamente fazendo ondas.

Quer receber os últimos insights e tendências em IA diretamente na sua caixa de entrada? 

Inscrever-se para Boletim informativo da AI Business Asia hoje e fique à frente da curva.