Categoria
Inteligência Artificial
16 publicações
O que é alucinação em IA e como reduzi-la
Por que LLMs inventam respostas convincentes mas falsas e quais tecnicas, do RAG aos guardrails e evals, realmente reduzem alucinacoes em aplicacoes de producao.
Ler →
O que são tokens em IA? Tokenização explicada
Entenda como o texto vira tokens, por que isso define custo e limite de contexto nos modelos de IA, e como o algoritmo BPE faz essa quebra acontecer.
Ler →
"Modelos de difusão: como a IA gera imagens"
De ruído aleatório a imagem nítida: entenda como funcionam os modelos de difusão por trás do Stable Diffusion, do espaço latente ao condicionamento por texto e às técnicas de amostragem rápida.
Ler →
O que é RLHF? Alinhando IA com feedback humano
Entenda como o aprendizado por reforço com feedback humano transforma modelos de linguagem em assistentes que seguem instruções, com os três passos, limites e alternativas.
Ler →
"Busca semântica: encontrando significado, não palavras"
Entenda como a busca semântica usa embeddings e similaridade vetorial para encontrar resultados por significado, por que ela supera a busca léxica e como combiná-las em uma busca híbrida.
Ler →
O que são embeddings? Representando significado em vetores
Descubra como palavras, frases e documentos viram vetores que capturam semântica e habilitam busca por similaridade, recomendações e RAG — com intuição, código e armadilhas práticas.
Ler →
Como os LLMs são treinados: pré-treino, fine-tuning e RLHF
Entenda as três etapas que transformam um modelo bruto em um assistente útil: do pré-treino massivo ao ajuste por instruções e ao alinhamento com feedback humano.
Ler →
O que é um LLM (Large Language Model)?
Entenda o que são os grandes modelos de linguagem, como são treinados, por que mudaram a computação e como começar a construir com eles na prática.
Ler →
O que é a arquitetura Transformer e por que ela revolucionou a IA
Entenda o mecanismo de atenção por trás do ChatGPT e de quase toda IA moderna, com exemplos práticos, intuições visuais e o passo a passo do cálculo de atenção.
Ler →
O que é IA generativa? Panorama além do texto
Texto, imagem, audio, video e codigo: entenda o que define a IA generativa, como ela funciona em diferentes midias, como avaliar resultados e por que se tornou tao transformadora.
Ler →
"Leis de escala da IA: por que tamanho ainda importa"
Entenda o que as scaling laws revelam sobre a relação entre dados, parâmetros e computação, o caso Chinchilla, as capacidades emergentes e por que escala continua moldando o desempenho dos modelos de IA.
Ler →
O que é LoRA? Fine-tuning eficiente de modelos
Entenda como a adaptacao de baixo posto (LoRA) permite ajustar modelos gigantes treinando uma fracao minima dos pesos, com pouca memoria e baixo custo — e quando usar.
Ler →
O que é janela de contexto e por que ela importa
A janela de contexto define quantos tokens o modelo enxerga de uma vez. Entenda como esse limite molda memoria, custo, latencia e o que a IA consegue de fato lembrar.
Ler →
O que é Machine Learning? Aprendizado de máquina sem jargão
Entenda o que é Machine Learning, os tipos de aprendizado e como máquinas aprendem padrões a partir de dados, a base da inteligência artificial moderna.
Ler →
O que é RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
Entenda a técnica que combina busca e geração para dar conhecimento atualizado e verificável aos LLMs, reduzindo alucinações e custos, com o pipeline explicado passo a passo.
Ler →
Fine-tuning de LLMs: quando e como ajustar um modelo
Entenda as diferencas entre prompting, RAG e fine-tuning, quando realmente vale treinar um modelo nos seus dados, quais tecnicas usar (LoRA, QLoRA) e como conduzir o processo sem desperdicio.
Ler →