Investigation and Experimentation of Fine-Tuning Techniques for Large Language Models in Innovation Management Processes

Summary: A empresa AEVO busca desenvolver LLMs voltados à gestão da inovação corporativa, por meio de copilotos integrados ao seu sistema já existente, calibrados com conjuntos de dados e técnicas de ajuste fino específicos, que viabilizem aplicações de IA generativa ao longo de toda a jornada da inovação corporativa – ideação, análise e priorização, execução e monitoramento de resultados. Para atingir esse objetivo, a empresa submeteu um projeto para a FINEP (referenciado aqui como projeto-FINEP-AEVO) e foi contemplada com o recurso para o seu desenvolvimento.

O projeto-FINEP-AEVO propõe desenvolver Grandes Modelos de Linguagem (LLM) para o Português Brasileiro aplicado ao processo de gestão da inovação corporativa. O projeto-FINEP-AEVO será desenvolvido em seis etapas. Na primeira etapa, a AEVO desenvolverá os conjuntos de dados utilizados no ajuste fino dos LLMs. A segunda etapa compreenderá o desenho conceitual de até seis aplicações de IA generativa voltadas à jornada da inovação e ao sistema da AEVO. Na terceira etapa, a AEVO, a startup AUMO e a UFES atuarão em colaboração no ajuste fino dos LLMs. A quarta etapa (uma outra atividade deste projeto da UFES) refere-se à validação dos LLMs ajustados. A UFES será responsável por definir métricas de avaliação para mensurar o desempenho dos modelos em ambiente relevante. A AUMO realizará análises dos erros cometidos pelos modelos, identificando padrões e oportunidades de melhoria. Na quinta etapa, a AEVO desenvolverá as novas funcionalidades em seu ambiente interno de desenvolvimento, assegurando a integração com os LLMs. Por fim, na sexta etapa, ocorrerá o lançamento, em ambiente de produção, de pelo menos duas aplicações de IA destinadas à validação por clientes.

Starting date: 01/08/2025
Deadline (months): 36

Participants:

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Coordinator * CLAUDINE SANTOS BADUE
Researcher * ALBERTO FERREIRA DE SOUZA
Researcher * THIAGO OLIVEIRA DOS SANTOS
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