Manchete · Inteligência Artificial
O que é um modelo de linguagem, sem jargão
Um modelo de linguagem prevê a próxima palavra. Essa ideia simples, treinada em escala, explica tanto o que ele faz bem quanto onde ele erra.
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Um modelo de linguagem prevê a próxima palavra. Essa ideia simples, treinada em escala, explica tanto o que ele faz bem quanto onde ele erra.
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Modelos não leem palavras, leem tokens. Saber o que é um token explica por que o preço e o tamanho máximo do texto variam entre idiomas.
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Embeddings transformam palavras e frases em vetores. Textos com sentido parecido ficam próximos, e isso sustenta buscas semânticas e recomendações.
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Alucinação é quando o modelo gera conteúdo fluente, mas sem apoio nos fatos ou na fonte. Entender as causas ajuda a reduzir o problema.
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Modelos de difusão aprendem a remover ruído aos poucos. Invertendo esse processo, eles partem de pura estática e chegam a uma imagem nítida.
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Quase todo modelo de linguagem atual é um Transformer. Cinco ideias do artigo original explicam por que a arquitetura escalou tão bem.
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O desempenho de modelos de linguagem melhora de forma previsível com mais parâmetros, dados e computação. Essa regularidade guia decisões de treino.
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O estudo Chinchilla mostrou que muitos modelos grandes foram treinados com dados de menos. Para o mesmo orçamento, vale mais equilibrar tamanho e texto.
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Em modelos de mistura de especialistas, cada token passa só por uma parte da rede. Assim o modelo cresce sem que cada resposta custe proporcionalmente mais.
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O CLIP aprendeu a ligar imagens às suas legendas. Com isso, consegue classificar fotos em categorias que nunca viu, só a partir de descrições em texto.
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O Vision Transformer corta a imagem em quadradinhos e trata cada um como um token. Com dados suficientes, a ideia rivaliza com as redes convolucionais.
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O padrão ReAct alterna pensamento e ação: o modelo explica o próximo passo, usa uma ferramenta, lê o resultado e decide de novo. É a base de muitos agentes.
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Modelos de linguagem erram contas e não sabem a data de hoje. Ferramentas resolvem isso, e o Toolformer mostrou que o próprio modelo pode aprender quando usá-las.
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