Neste artigo discutiremos o conceito de interpretabilidade e sua importância, as técnicas populares para explicar modelos (como SHAP, LIME e métodos baseados em regras), exemplos práticos em negócios e, por fim, as limitações e desafios envolvidos.
Para ajudar aqueles que desejam estar preparados para a expansão do mercado de consultoria na área de dados em 2025, criamos um módulo gratuito completo, que vai cobrir os passos necessários (técnicos e administrativos) para prestar consultoria. E nesse módulo vamos incluir um projeto completo de automação com Agentes de IA.
Preparamos este guia para ajuda você a compreender o que é destilação de LLMs (LLM Distillation), como a destilação funciona, seus princípios técnicos, aplicações práticas e as vantagens e desafios envolvidos nessa abordagem. Boa leitura e bons estudos.
Aqui estão as sete principais bibliotecas Python que se destacam no desenvolvimento de Inteligência Artificial.
Fine-Tuning do Modelo, RAG (Retrieval-Augmented Generation) e Engenharia de Prompt. Este artigo é um guia completo que explora, de forma detalhada e bem didática, o que é cada estratégia, suas diferenças técnicas, casos de uso em negócios, vantagens, desvantagens, limitações e orientações sobre quando cada abordagem é mais adequada.
Neste artigo vamos listar para você algumas das melhores práticas ao implementar RAG, bem como alguns casos de uso.
RAG aproveita dados externos para enriquecer o contexto dos LLMs, aumentando assim a sua capacidade de gerar respostas mais precisas e relevantes. À medida que cresce a adoção de RAG, aumenta também a complexidade de avaliar eficazmente o seu desempenho.
Com o uso de RAG, é introduzido um componente de recuperação de informações que utiliza a entrada do usuário para extrair informações de uma nova fonte de dados primeiro. A consulta do usuário e as informações relevantes são fornecidas ao LLM. O LLM usa esse novo conhecimento e seus dados de treinamento para criar respostas mais adaptadas.
O uso da tecnologia RAG traz diversas vantagens para as iniciativas de IA Generativa de uma empresa. Confira alguns dos benefícios!
Os LLMs (Large Language Models) varreram o universo da Inteligência Artificial, em especial nas tarefas de Processamento de Linguagem Natural (PLN). Mas, como qualquer tecnologia, os LLMs têm limitações. E algumas dessas limitações estão sendo superadas com um processo de RAG (Retrieval-Augmented Generation), personalizando o uso de LLMs para necessidades específicas das empresas.
Descrevemos aqui para você a trilha de aprendizagem da Formação Engenheiro de IA, incluindo os cursos de bônus.
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Um guia completo com tudo que você precisa saber sobre IA Generativa, a tecnologia por trás do ChatGPT e do Deepseek.
Em algum momento nos próximos anos, o mundo passará por um marco importante. O número de horas trabalhadas pelas máquinas será igual ao número de horas trabalhadas pelos humanos. Uma pesquisa recente da Salesforce descobriu que três quartos dos trabalhadores do mundo se sentem despreparados para os empregos que podem encontrar do outro lado desse marco.