Tag
#Llm
15 publicações
Vibe coding: o que é e como construir apps só com prompts
Entenda o vibe coding cunhado por Karpathy, como construir apps descrevendo o que você quer em linguagem natural, e as armadilhas que ninguém te conta.
Ler →
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 →
O que é um agente de IA? Definição e exemplos
Entenda o que diferencia um agente de IA de um chatbot comum: autonomia, uso de ferramentas e ciclos de raciocínio que executam tarefas de verdade, com exemplos concretos e cuidados de projeto.
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 →
Chain-of-Thought: fazendo a IA pensar passo a passo
Aprenda a técnica Chain-of-Thought que faz o modelo raciocinar em etapas, por que ela funciona, quando usar zero-shot ou few-shot, como combinar com self-consistency e onde ela atrapalha.
Ler →
Construindo um chatbot com RAG e busca vetorial
Tutorial prático de um chatbot que consulta sua base de conhecimento com embeddings e busca vetorial, mantém histórico, cita fontes e responde sem alucinar.
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 →
Prompt engineering para código: como pedir o que você precisa
Aprenda técnicas de prompt para gerar código melhor: contexto, exemplos few-shot, restrições, chain-of-thought, anatomia de um bom prompt e iteração estruturada com o modelo.
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 →
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 →
"RAG na prática: dê memória e contexto ao seu LLM"
Implemente Retrieval-Augmented Generation para responder com base nos seus próprios documentos, reduzir alucinações, manter o modelo atualizado e medir a qualidade do pipeline.
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 →
Sistemas multi-agentes com LLMs: quando vários modelos colaboram
Descubra como orquestrar múltiplos agentes de IA especializados para resolver problemas complexos que um único agente não conseguiria enfrentar sozinho, com arquiteturas, padrões de comunicação e trade-offs práticos.
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 →