Entenda o vocabulário da Inteligência Artificial de forma clara e acessível. 6 termos explicados.
Um embedding é uma técnica de representação de dados que converte informações complexas em vetores numéricos de baixa dimensão, facilitando o processamento e a análise por algoritmos de aprendizado de máquina. Isso permite que os modelos de IA entendam melhor as relações entre os dados. O embedding é especialmente útil para lidar com dados não estruturados, como texto e imagens.
Fine-tuning é uma técnica de ajuste fino de modelos de inteligência artificial pré-treinados para melhorar seu desempenho em tarefas específicas. Isso envolve ajustar os parâmetros do modelo com um conjunto de dados menor e mais especializado. O objetivo é adaptar o modelo às necessidades específicas de uma aplicação.
LLM significa Modelo de Linguagem Grande, um tipo de modelo de inteligência artificial treinado em grandes conjuntos de dados textuais para gerar texto coerente e natural. Esses modelos são capazes de aprender padrões e estruturas linguísticas, permitindo que eles realizem tarefas como tradução, resumo de texto e resposta a perguntas. O objetivo dos LLMs é simular a compreensão humana da linguagem.
Um prompt é uma instrução ou solicitação clara e concisa fornecida a um modelo de inteligência artificial, como uma rede neural ou um chatbot, para que ele gere uma resposta ou execute uma tarefa específica. O prompt ajuda a direcionar o modelo para produzir uma saída relevante e útil. É fundamental para obter respostas precisas e coerentes de sistemas de IA.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) é uma técnica de inteligência artificial que combina a capacidade de recuperar informações relevantes com a geração de texto para criar respostas mais precisas e coerentes. Isso permite que os modelos de linguagem sejam mais eficazes em tarefas que exigem conhecimento específico. A RAG melhora a capacidade de um modelo de linguagem de fornecer respostas baseadas em informações precisas.
Um token é uma unidade básica de representação de texto ou dados em modelos de inteligência artificial, especialmente em processamento de linguagem natural. Ele pode ser uma palavra, caractere ou símbolo que é usado como entrada ou saída em algoritmos de IA. Tokens são fundamentais para que os modelos de IA possam entender e processar informações.
