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Leia este artigo para descobrir os conceitos básicos de modelos de linguagem grandes, a principal tecnologia que está impulsionando a atual revolução da IA

A governança de IA refere-se às estruturas, políticas e processos que orientam o desenvolvimento, a implantação e o uso responsáveis e éticos das tecnologias de inteligência artificial.

Neste guia, você descobrirá como aprender Processamento de Linguagem Natural (NLP) do zero. Com um plano de aprendizado claro, semana a semana, você explorará conceitos essenciais de PNL, aplicações práticas e projetos práticos para desenvolver suas habilidades.

A compreensão de linguagem natural (NLU) é um subcampo do processamento de linguagem natural (NLP) focado em permitir que as máquinas compreendam o significado, o contexto e a intenção da linguagem humana.

A IA na segurança cibernética usa algoritmos de IA para combater ameaças como ransomware e desinformação, fornecendo recursos avançados de proteção, detecção e resposta.

Os chips de IA são processadores especializados projetados para acelerar a execução de tarefas de inteligência artificial, geralmente envolvendo operações de matriz em grande escala e processamento paralelo.

Os modelos de linguagem visual (VLMs) são modelos de IA que podem compreender e processar dados visuais e textuais, permitindo tarefas como legendas de imagens, respostas a perguntas visuais e geração de texto para imagem.

O SAM 2 (Segment Anything Model 2) da Meta AI é o primeiro modelo unificado capaz de segmentar qualquer objeto em imagens e vídeos em tempo real.

A destilação é uma técnica de treinamento de LLM em que um modelo menor e mais eficiente (como o GPT-4o mini) é treinado para imitar o comportamento e o conhecimento de um modelo maior e mais complexo (como o GPT-4o).

A Meta está lançando o Llama 3.1 405B, um grande modelo de linguagem de código aberto projetado para competir com modelos fechados como o GPT-4o e o Claude 3.5 Sonnet.

Descubra 12 ideias de projetos de LLM com guias visuais e códigos-fonte fáceis de seguir, adequados para iniciantes, alunos intermediários, acadêmicos do último ano e especialistas.

As incorporações de vetores são representações numéricas de palavras ou frases que capturam seus significados e relacionamentos, ajudando os modelos de machine learning a entender o texto com mais eficiência.