Publicação de Elielton Silva

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Service Delivery Manager | Gerente RPA & IA | Coordenador TI | BPM | Inteligência Artificial | Transformação Digital | Business Analyst | Inovação | Automation | Green Belt | CRM | Ágil | Scrum | Kanban

Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) e seus bots Em um modelo de linguagem de grande escala (LLM) como o GPT, os "parâmetros" referem-se a valores numéricos usados para fazer previsões sobre texto. Os parâmetros são ajustados durante o treinamento, na qual o modelo aprende a partir de uma grande quantidade de exemplos de texto. Cada parâmetro influencia como o modelo interpreta partes do texto, como palavras ou frases, e ajuda a determinar as respostas que o modelo gera. O número de parâmetros em um LLM é frequentemente contado em bilhões, o que permite capturar imensas variações linguísticas e conhecimentos. Considerando a rápida evolução dos modelos e o fato de que, mais cedo ou mais tarde, um LLM poderá estar desatualizado, debato hoje que a estratégia de IA generativa deve ser independente de modelos para que realmente possa escalar. Isso nos estimula a olhar para as ofertas de modelos especializados, ajustados e adaptados às necessidades específicas do negócio. Afinal, nenhum modelo único pode lidar com tudo, o que fortalece a tendência para modelos menores e mais orientados por propósito. Link para detalhamento: https://lnkd.in/d4gQzSbz #RPA #IA #hiperautomacao #automacao #ml #AI #automation #GENAI #LLM

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Pieter Voloshyn

IT Manager | Digital Transformation | AI & Intelligent Automation at Andrade Gutierrez S.A.

8 m

Vale também comentar que se tiver algo em produção usando algum modelo e precisar trocar por outro, todos os testes precisarão ser refeitos. Tive um caso aqui que trocar um modelo de embeddings por outro com melhor performance, diminuiu a qualidade dos resultados. Ficar na onda dos benchmarkings pode ser bem estressante.

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