O data poisoning transforma a maior força de um LLM, sua capacidade de aprender com vastas quantidades de dados, em sua maior fraqueza. Não é apenas uma falha técnica; é uma vulnerabilidade de segurança fundamental que pode ser usada para sabotagem, espionagem e disseminação de desinformação. Preparamos um artigo completo explicando sobre o tema. Confira.
Descrevemos aqui para você a trilha de aprendizagem da Formação Processamento de Linguagem Natural 4.0, incluindo os cursos de bônus.
Os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) impressionam por sua capacidade de gerar textos, códigos e até reflexões complexas, graças ao treinamento em vastas quantidades de dados da internet. No entanto, essa mesma habilidade traz riscos sérios: os modelos podem reproduzir informações reais e confidenciais, como chaves de API ou dados pessoais, fenômeno conhecido como Vazamento de Dados Sensíveis ou “Regurgitação de Dados”. Esse problema representa uma ameaça crítica à segurança e pode ter implicações legais, exigindo atenção e responsabilidade dos profissionais de IA.
Se você está construindo ou usando aplicações baseadas em Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), como chatbots, Agentes de IA ou assistentes virtuais, existe uma vulnerabilidade que você precisa entender. Ela não é um bug de código tradicional, mas uma falha inerente ao design atual desses sistemas de IA. Seu nome é Prompt Injection (Injeção de Prompt).
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.
Preparamos uma tabela para ajudar a compreender as diferenças entre IA, Machine Learning, Deep Learning e LLM. Confira!
Seria possível fazer Day Trading com Inteligência Artificial aplicando LLMs, Agentes de IA e MCP para construir Agentes Autônomos de Investimentos? Fizemos essa pergunta aqui na DSA e com base em nossa experiência em IA, experimentamos. O resultado foi incrível e desse experimento surgiu o mais novo curso da Data Science Academy.
LangChain é um framework de código aberto (open-source) criado para simplificar o desenvolvimento de aplicativos usando Large Language Models (LLMs), como aqueles disponibilizados por OpenAI ou Hugging Face.
Em Novembro de 2022, o ChatGPT foi lançado. A introdução deste chatbot baseado em IA marcou um ponto de virada na história da tecnologia, em especial da IA Generativa.
Nem todos os modelos de linguagem são criados iguais. Vários tipos estão emergindo como dominantes, incluindo modelos grandes e de uso geral, como GPT-3 e GPT-4 da OpenAI, e modelos ajustados para tarefas específicas. Na borda (Edge) existe uma terceira categoria de modelo — aquele que tende a ser altamente compactado em tamanho e limitado a poucos recursos, projetado especificamente para rodar em dispositivos e estações de trabalho da Internet das Coisas (IoT).
Os Modelos de Linguagem de Grande Escala (Large Language Models ou LLMs) são um tipo de modelo de Inteligência Artificial criado para entender e gerar texto. Esses modelos são treinados em grandes volumes de dados da internet, aprendendo padrões sobre como as palavras e frases são comumente usadas juntas. Quando alimentado com uma nova entrada de texto, um LLM tentará prever ou gerar a continuação mais provável desse texto com base no que aprendeu durante o treinamento. Embora os LLMs já existam há algum tempo, ganharam a mídia através do ChatGPT, interface de chat para modelos LLM GPT-3 e GPT-4.
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.
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.
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.