Categoria:Large Language Models (LLMs)

Day Trading e Agentes Autonomos de Investimentos com Inteligencia Artificial e MCP

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.

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Comparativo Tecnico e Casos de Uso Fine Tuning RAG e Engenharia de Prompt em LLMs

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.

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Inteligencia Artificial em Alto Nivel com LLMs e Retrieval Augmented Generation

Inteligência Artificial em Alto Nível com LLMs e Retrieval-Augmented Generation (RAG)

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.

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LLMs e Tipos Emergentes de Modelos de Linguagem

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).

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