Introdução Features com maior escala e variância tendem a dominar o aprendizado do modelo, enquanto as de menor escala e variância têm menor influência. Modelos baseados em cálculos de dist...

Se os atuais grandes modelos de linguagem - Large language models (LLMs) - foram treinados a partir de dados extraídos da web e, se esses dados foram, predominantemente, criados por humanos, e, s...

Introduction Every large language model (LLM) has limits on how many tokens it can process for each request, due due to computational constraints, such as memory and processing data. This limit ...

Colaborei com um grupo de pesquisa do deparamento de Física da UFMA, no qual investigamos a interação quântica entre um elétron e um próton na presença de uma corda cósmica em um átomo de hidrogê...

Introdução Quando se está construindo soluções baseadas em LLMs (Large Language Models), uma das principais etapas é a engenharia de prompt (prompt engineering), que consiste na criação cuidados...

LLMOps LLMOps (Large Language Model Ops) se refere ao conjunto de práticas, ferramentas e metodologias usadas para gerenciar, implantar, monitorar e escalar grandes modelos de linguagem - LLMs (La...

Introdução Em Machine Learning, um problema de classificação consiste em prever alguma classe ou rótulo, com base em um conjunto de dados. Naive Bayes (NB) é um dos mais antigos algoritmos...

Em inteligência artificial, o problema de alinhamento engloba as preocupações em garantir que os modelos de aprendizado de máquina atuem de acordo com as regras, normas e diretrizes humanas, defi...

Introdução Projetos de sumarização de documentos são uns dos mais comuns no universo de aplicações de LLMs. Nesse tutorial iremos desenvolver um projeto simples de um sumarizador de texto aliment...

Nota: Todo o código está disponível no Github A capacidade de converter o conteúdo de um arquivo PDF da web em texto é uma habilidade fundamental para diversas aplicações, incluindo análise de t...