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
Publicação de Elielton Silva
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A arquitetura Transformer, introduzida no artigo “Attention Is All You Need” em 2017, revolucionou a Inteligência Artificial e permitiu a criação de modelos avançados como o GPT e o BERT. Aqui está uma visão simplificada de como ela funciona na criação de texto: Entrada: Palavras são transformadas em vetores numéricos (embeddings), e uma codificação de posição é adicionada para preservar a ordem das palavras na frase. Encoder: O Encoder usa camadas de Self-Attention, permitindo que cada palavra "preste atenção" nas outras palavras da frase. Isso possibilita entender o contexto global, crucial para capturar nuances de significado. Decoder: Na geração de texto, o Decoder utiliza camadas de Self-Attention e Encoder-Decoder Attention. Ele "olha" para a entrada processada pelo Encoder e gera uma palavra de cada vez, sempre considerando o que já foi gerado. GPT e BERT: O GPT usa apenas a parte do Decoder da arquitetura para gerar texto com base em uma sequência inicial, sendo extremamente eficaz na geração de conteúdo fluido e criativo. Já o BERT utiliza o Encoder para entender e processar texto em ambas as direções, o que o torna ideal para tarefas de compreensão de linguagem. Saída Final: Com a função Softmax, o Transformer escolhe a próxima palavra com base nas probabilidades calculadas, repetindo o processo até a conclusão do texto. Essa abordagem revolucionária elevou o nível da IA em áreas como processamento de linguagem natural, chatbots e assistentes virtuais, impactando diretamente a maneira como interagimos com a tecnologia e entender como essa arquitetura funciona é essencial para quem pretender liderar projetos com o uso da Inteligência Artificial. #InteligenciaArtificial #Transformers #GPT #BERT #IA
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Dominando o GPT-4: Guia Completo da OpenAI
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Já imaginou ver uma resposta evoluir de uma simples ideia até se tornar uma obra-prima? Veja no vídeo, ima explicacao de agentes de IA, acompanhe a jornada de uma resposta criada por um GPT, passando pelas mãos de outros modelos de linguagem como Gemini e Claude. Você vai se surpreender com o poder da IA na escrita e como cada iteração torna o texto mais preciso e sofisticado. #IA #inteligenciaartificial #GPT #Gemini #Claude #escrita #redação #produtividade #marketingdigital #conteudodequalidade #dicasdeprodutividade #processodecriação #linguagemnatural #machinelearning
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Alguém avisa o Olhar Digital que Machine Learning e GenAI não funciona assim? "Noooosssaaaa... A OpenAI não sabe como o modelo funciona... Que meeedo. 🤣" Brincadeiras a parte, Machine Learning e GenAI têm e sempre terão, 3 desafios. Acurácia = Predições de boa qualidade. Performance = Não pode demorar uma eternidade para o modelo predizer algo. Interpretabildade = Se possível, entender quais as features (variáveis) estão mais relacionadas com a predição ou Target. Em um mundo ideal conseguimos resolver os três desafios. Mas na prática, SEMPRE a Interpretabildade é deixada de lado. Apenas mercados muito regulados deixam de ter performance ou acurácia para garantir Interpretabildade. Em modelos comuns de Machine Learning, temos técnicas que aproximam e geram uma certa Interpretabildade, como o Shapley Values. Mas se o modelo tiver mais de 10 ou 15 variáveis, já fica muito difícil explicar todas as interações entre as features. Agora pega um modelo que tem milhões ou até BILHÕES de features como um GPT 4 da Open AI. A Interpretabildade é praticamente impossível. É mais fácil chegar em uma AGI ou treinar o GPT 5 do que interpretar um modelo de LLM. Isso nunca deveria ser prioridade. Há muitas formas de garantir a segurança das IAs.Tentar interpretar esse monstro não é a mais simples. #dados #ia
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O artigo Attention is All You Need (2017) foi revolucionario no mundo da IA, introduzindo o Transformer, um novo modelo que revolucionou o processamento de linguagem natural. Até então, redes neurais como RNNs e LSTMs eram dominantes, mas tinham uma grande limitação: a dificuldade em lidar com sequências longas de texto. O Transformer resolveu esse problema focando no mecanismo de self-attention. Como funciona? Em vez de processar palavras em sequência, o Transformer olha para todas as palavras ao mesmo tempo e atribui "atenção" às mais importantes para entender o contexto de forma global. Esse mecanismo não apenas melhora a eficiência, mas também permite que o modelo capture relações distantes entre palavras. Principais vantagens: - Paralelização: Processa o texto de maneira muito mais rápida, utilizando GPUs de forma eficiente. - Escalabilidade: Funciona melhor com grandes quantidades de dados, tornando possível o desenvolvimento de modelos gigantes como o GPT-3. - Versatilidade: Pode ser aplicado em tarefas como tradução, resumo de textos e até geração de imagens! Com isso, o Transformer se tornou a base para muitas das IA avançadas que vemos hoje. E o melhor: attention realmente era tudo o que precisávamos!
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🤖 IA, LLM, SLM, RAG, LangChain e cia: desvendando a sopa de letrinhas da Inteligência Artificial! 📚✨ 📢Fala, galera! Tá perdido com tanto termo novo? Vamos tentar explicar rapidinho o que cada um faz e quando usar. Bora lá! 🚀 1️⃣ IA (Inteligência Artificial) O guarda-chuva que cobre tudo que simula inteligência humana. 💡 Exemplos: Siri, Alexa, sistemas de recomendação. 🎯 Utilidade: quando precisar que a máquina pense, tome decisões ou automatize algo. 2️⃣ LLM (Large Language Model) Modelos gigantes que entendem e geram linguagem natural. 💬 Exemplo: ChatGPT. 🎯 Utilidade: quando quiser criar textos, responder perguntas ou resumir conteúdos. 3️⃣ SLM (Small Language Model) O “primo compacto” do LLM. Menor, mais leve e focado em tarefas específicas. 📌 Analogia: O especialista que resolve bem um problema só. 🎯 Utilidade: quando precisar de soluções mais rápidas e eficientes em ambientes com menos recursos (ex.: um chatbot pra um único produto). 4️⃣ RAG (Retrieval-Augmented Generation) Aqui o modelo não só gera texto, mas busca informações externas antes de responder. É o LLM turbinado. 📌 Analogia: Um aluno que dá uma olhada nos livros antes de responder os exercícios. 🎯 Utilidade: quando precisar de respostas atualizadas ou baseadas em dados específicos, como FAQs ou documentos internos. 5️⃣ LangChain e LangGraph 🛠️ LangChain: framework que conecta LLMs com APIs, bancos de dados e outras ferramentas. 📊 LangGraph: organiza fluxos complexos de IA em formato visual (gráficos). 🎯 Use quando: precisar construir pipelines robustos de IA, como um assistente conectado a sistemas externos. 6️⃣ LangFlow A versão no-code do LangChain. Monte fluxos de IA visualmente, arrastando e soltando blocos. 🎨 Analogia: O Canva da IA. 🎯 Use quando: quiser prototipar aplicações rápido, sem programar tudo na unha. 🔑 Resumindo: • IA: o conceito geral. • LLM: gera textos amplamente. • SLM: versão mais enxuta e eficiente. • RAG: busca informações e gera texto. • LangChain/LangGraph: conecta e organiza fluxos. • LangFlow: monta isso visualmente. Agora sim, você está pronto pra explicar tudo isso na reunião ou no happy hour sem tropeçar nas siglas! 😎💬 #InteligenciaArtificial #LLM #SLM #RAG #LangChain #TechExplicada #IA
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Os modelos OpenAI falham em seu próprio teste de benchmark? A OpenAI lançou um novo teste de referência para avaliar a precisão factual dos modelos de IA e descobriu que os seus próprios modelos eram insuficientes. A OpenAI desenvolveu um teste de benchmark de código aberto 'simples, mas desafiador', chamado SimpleQA, que foi projetado para avaliar a precisão factual dos modelos de IA, para ajudar os desenvolvedores a criar modelos de IA confiáveis. O teste tem 4.326 perguntas sobre tópicos de ciência a arte, e cada pergunta tem apenas uma resposta correta. Ele pega as respostas dos modelos de IA e as compara com o banco de dados de respostas corretas, e o ChatGPT pontua as respostas como corretas, incorretas ou sem resposta. Ela executou seus próprios modelos de IA no teste e descobriu que seu modelo de melhor desempenho — GPT-o1 — pontuou apenas 42,7%, com seu próximo melhor modelo — GPT-4-o — pontuando míseros 38,2%. Seu menor modelo — GPT-4o mini — pontuou apenas 8%, mas a OpenAI atribuiu isso ao seu pequeno tamanho, dizendo que tem "pouco conhecimento sobre o mundo". Embora as pontuações do GPT sejam baixas, o melhor modelo da Anthropic, Claude-3.5 Sonnet, acertou apenas 28,9% das questões, ressaltando a preocupante precisão factual dos modelos de IA e talvez destacando que eles não devem ser usados como uma única fonte de informação. O teste também avalia a confiança do modelo em responder perguntas e descobriu que a maioria dos modelos de IA superestima seu desempenho e capacidade de responder perguntas corretamente, o que talvez explique por que às vezes eles podem dar respostas sem sentido, como adicionar cola à pizza, com confiança. https://lnkd.in/d8UmXFfh #GenerativeAI #GenAI #AI
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Você já deve ter se perguntado… um prompt grande detalhado com todas as instruções ou menor? Como os modelos de linguagem lidam com muita informação passada no contexto? Fique atento com o "prompt dilution". Vamos explorar isso melhor. Prompt dilution acontece quando um prompt se torna confuso por causa de informações excessivas. Isso inviabiliza a eficácia de um modelo de AI. Os efeitos de um prompt muito grande podem ser: - Redução na precisão das respostas. - Aumento nas chances de erros. - Necessidade de mais poder computacional, o que aumenta os custos. O paper Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts mostra que a posição da informação relevante no contexto tem um grande impacto no desempenho. Quando os dados estão localizados no meio do contexto de entrada, a precisão diminui. Os resultados mostram que a precisão é maior quando a informação está no início ou no final do contexto. Isso reforça a necessidade de organizar bem suas solicitações. A imagem abaixo deixa claro como a posição da resposta afeta a acurácia. Com 10, 20 e 30 documentos recuperados, fica evidente que a performance diminui quando o modelo precisa buscar a resposta no meio do contexto. O ideal é sempre posicionar as informações relevantes de forma estratégica. Outra alternativa interessante são os sistemas multi-agentes. Neste caso a proposta é ter vários agentes de IA, cada um focado em uma tarefa específica. Isso traz muitos benefícios: - Especialização: Cada agente lida com um tipo determinado de solicitação. - Menos confusão: Cada agente processa somente informações relevantes. - Resultados mais precisos: A possibilidade de gerar respostas erradas diminui. Ao invés de sobrecarregar um único prompt, pense em implementar soluções com agentes especializados. E aí, você já comparou um prompt longo vs a utilização de múltiplos agentes em seus projetos? Como foi o resultado? #promptdilution #ai #aiagent #prompts
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Dica de site gerador de prompts para Chat GPT: neuralwriter (https://lnkd.in/dhCszbaq). Na minha pós de Liderança na era da IA conheci esse site e quero compartilhar aqui. Nele você escreve uma pergunta que gostaria de fazer ao Chat GPT e o site gera o prompt, que é uma maneira de expandiar sua pergunta e conseguir obter o melhor da IA. Ex.:
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IT Manager | Digital Transformation | AI & Intelligent Automation at Andrade Gutierrez S.A.
8 mVale 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.