Atualmente, quando se fala em Inteligência Artificial e agentes, muita gente pensa imediatamente em chatbots equipados com bons large language models (LLMs). Os modelos de linguagem acabaram se tornando sinônimo de IA, e pouca atenção tem sido dada ao que existe além deles.
Acontece que, embora sejam extremamente úteis, os modelos de linguagem não são a tecnologia em si, mas sim um produto dessa tecnologia. O que os torna inteligentes envolve elementos muito mais complexos, como transformers, processos de embedding, tokenização, clusterização, encoders, decoders e, claro, o velho e bom dataset.
O universo da IA é muito mais amplo do que conversas e textos.
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Projetos de IA avançam quando deixam de depender apenas de modelos de linguagem e passam a operar sobre dados padronizados e processos definidos.
A história da construção de uma empresa movida por IA, da contabilidade ao recebimento
O desempenho de LLMs depende menos do que sabem e mais de como avaliam cada caminho possível.
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