Dicas de model fine-tuning para Engenharia de Prompt

"Crie um guia passo a passo detalhado para um engenheiro de prompt iniciante, explicando como ele pode otimizar um modelo de linguagem pré-treinado (LLM) de código aberto para gerar respostas altamente personalizadas e contextualmente precisas em um nicho específico (ex: suporte técnico para hardware de rede). O guia deve cobrir desde a seleção do *dataset* de *fine-tuning* (incluindo critérios para curadoria de dados de alta qualidade e técnicas para aumentar a diversidade do *dataset*), passando pelas considerações sobre *hardware* e *software* (ferramentas e frameworks recomendados), até as métricas de avaliação pós-otimização para garantir que o modelo atinja o desempenho desejado e evite *overfitting* ou *catastrophic forgetting*. Inclua exemplos práticos de *prompts* para o *fine-tuning* e para testar o modelo otimizado."