A governança de dados ativa é uma abordagem proativa para gerenciar e controlar os dados de uma organização de forma contínua e dinâmica. Ela envolve o estabelecimento de políticas, procedimentos e práticas que garantem a qualidade, integridade, segurança e conformidade dos dados ao longo de todo […]
A Prompt Engineering, muitas vezes um aspecto subestimado no campo da IA generativa, é uma técnica sutil, mas poderosa, para extrair capacidades notáveis de modelos pré-treinados. Seu poder não reside em alterar a mecânica interna da IA, mas em guiar habilmente seus resultados por meio de […]
Retrieving Augmented Generating – Geração Aumentada de Recuperação (RAG): Ampliando PerspectivasA geração aumentada de recuperação (RAG) representa um avanço significativo na IA generativa, fna qual o modelo tradicional de linguagem grande (LLM) é aprimorado pela integração com fontes externas de conhecimento. Este método amplia a perspectiva […]
Ajuste fino: a arte da especializaçãoO ajuste fino em IA é semelhante a aprimorar as capacidades da IA para realizar uma tarefa específica de uma forma excepcional. Envolve pegar um modelo pré-treinado – um modelo que já aprendeu padrões gerais de um grande conjunto de dados […]
No domínio da IA generativa, a escolha do método apropriado para a otimização do modelo de IA é crucial. Este artigo se aprofunda em quatro técnicas essenciais: treinamento de modelo, ajuste fino, geração aumentada de recuperação (RAG) e engenharia de prompt. Compararemos essas abordagens para fornecer […]
Existem vários métodos de disponíveis para treinamento de IA generativa, cada um deles tem seus pontos fortes únicos e casos de uso ideais: Model Training (Treinamento de modelo): envolve a construção de um modelo de IA a partir do zero, exigindo dados significativos e recursos computacionais. […]