Trilha de Aprendizagem da Formação Processamento de Linguagem Natural 4.0
Descrevemos aqui para você a trilha de aprendizagem da Formação Processamento de Linguagem Natural 4.0, incluindo os cursos de bônus.
Categoria:Large Language Models (LLMs)
Small Language Models (SLMs) – Vantagens e Desvantagens
Os Small Language Models (SLMs) apresentam diversas vantagens e desvantagens em relação aos LLMs. Vamos listar algumas.
A Ameaça Silenciosa – Como o “Data Poisoning” (Envenenamento de Dados) Pode Corromper a IA?
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.
O Risco de Vazamento de Dados Sensíveis em LLMs
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.
Prompt Injection – A Falha de Segurança Fundamental em Aplicações de IA com LLMs
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).
Comparativo Técnico e Casos de Uso – Fine-Tuning, RAG e Engenharia de Prompt em LLMs
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.
IA x Machine Learning x Deep Learning x LLM
Preparamos uma tabela para ajudar a compreender as diferenças entre IA, Machine Learning, Deep Learning e LLM. Confira!
O Futuro é Agora – Day Trading e Agentes Autônomos de Investimentos com Inteligência Artificial e MCP
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 – Aplicações de Inteligência Artificial Generativa com LLMs
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.
LLMs e a Evolução da IA Generativa
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.
LLMs e Tipos Emergentes de Modelos de Linguagem
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).
O Que São Large Language Models (LLMs)?
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.
Destilação de Grandes Modelos de Linguagem (LLM Distillation) – Conceitos e Aplicações
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.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) – Melhores Práticas e Casos de Uso
Neste artigo vamos listar para você algumas das melhores práticas ao implementar RAG, bem como alguns casos de uso.
Principais Métricas Para Avaliar Pipelines RAG com LLMs
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.