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LLM (Large Language Models) são modelos de linguagem desenvolvidos com base em redes neurais profundas que processam e geram texto de maneira sofisticada. Estes modelos são treinados em grandes volumes de dados textuais e conseguem compreender e produzir textos em linguagem natural com um nível de precisão elevado, tornando-os essenciais para aplicações de inteligência artificial (IA) modernas.
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Diffusion é um conceito fundamental dentro do campo da inteligência artificial, especialmente no contexto de modelos generativos e aprendizado de máquina. A técnica de diffusion refere-se a um processo matemático que simula a propagação gradual de informações ou dados, muito utilizado para gerar imagens, vídeos e outros conteúdos a partir de dados ruidosos ou incompletos. Esse método tem revolucionado a ...
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Chain of thought é uma técnica avançada em inteligência artificial que permite o desenvolvimento de raciocínios mais elaborados e precisos em modelos de linguagem natural. Essa abordagem consiste em decompor problemas complexos em etapas sequenciais, semelhante a uma cadeia de pensamento humana, facilitando análises detalhadas e inferências mais robustas. Por meio dessa técnica, sistemas baseados em IA conseguem explicitar melhor ...
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AI agent é um sistema computacional projetado para realizar tarefas específicas utilizando inteligência artificial de forma autônoma ou assistida. Ele opera com algoritmos avançados para interpretar dados, tomar decisões e executar ações com o objetivo de resolver problemas complexos ou melhorar processos em várias áreas.
Esses agentes ...
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AGI refere-se à inteligência artificial geral, que possui a capacidade de entender, aprender e aplicar conhecimento de uma maneira que rivaliza com a inteligência humana. Diferentemente de sistemas mais limitados, que se concentram em tarefas específicas, a AGI é projetada para funcionar em uma variedade de contextos, utilizando raciocínio lógico e tomando decisões autônomas. Essa abordagem abre novos caminhos para ...
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GAN (Generative Adversarial Network) refere-se a um método inovador de aprendizado de máquina, desenvolvido por Ian Goodfellow e seus colegas em 2014. Essa abordagem envolve duas redes neurais: o gerador e o discriminador. O gerador cria dados falsificados, enquanto o discriminador avalia a autenticidade desses dados. O objetivo é fazer com que o gerador melhore continuamente, gerando dados mais convincentes, ...
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Fine-tuning é o processo de ajuste fino de modelos pré-treinados, frequentemente utilizados em inteligência artificial, especialmente em Machine Learning (aprendizado de máquina). Este método proporciona um aprimoramento na performance do modelo ao ser ajustado com dados específicos de uma tarefa ou domínio. Essa técnica visa ajustar hiperparâmetros ou realizar ajustes menor em uma rede neural, permitindo que se adapte ...
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