Conhecimento de IA Página 4

Resumo Os modelos de linguagem em grande escala (LLMs), como o GPT-4 da OpenAI, o PaLM do Google e o LLaMA da Meta, transformaram drasticamente a inteligência artificial (IA) ao permitir a geração de textos semelhantes aos humanos e a compreensão da linguagem natural. No entanto, sua dependência de dados de treinamento estáticos limita sua capacidade de responder a consultas dinâmicas e em tempo real...

A Inteligência Artificial (IA) é um campo em rápido crescimento. Os modelos de linguagem evoluíram para permitir que os agentes de IA executem tarefas complexas e tomem decisões complexas. No entanto, à medida que as habilidades desses agentes continuam a crescer, a infraestrutura para apoiá-los tem dificuldades para acompanhar esse crescimento. LangGraph, uma biblioteca revolucionária projetada para revolucionar...

Introdução Como muitas outras pessoas, nos últimos dias meus tweets de notícias foram preenchidos com notícias, elogios, reclamações e especulações sobre o modelo de linguagem grande DeepSeek-R1, fabricado na China, que foi lançado na semana passada. O modelo em si está sendo confrontado com alguns dos melhores modelos de inferência da OpenAI, Meta e outros...

  Resumo das principais contribuições do CORAG O CORAG (Cost-Constrained Retrieval Optimization for Retrieval-Augmented Generation) é um sistema inovador de geração aumentada de recuperação (RAG) projetado para enfrentar os principais desafios das abordagens RAG existentes. O seguinte CORAG ...

A destilação de conhecimento é uma técnica de aprendizado de máquina que visa transferir o aprendizado de um modelo grande pré-treinado (ou seja, um "modelo de professor") para um "modelo de aluno" menor. As técnicas de destilação podem nos ajudar a desenvolver modelos generativos mais leves para diálogo inteligente, criação de conteúdo e outras áreas. Recentemente, a destilação...

Recentemente, muitas pessoas envolvidas no treinamento e na inferência de modelos grandes têm discutido a relação entre o número de parâmetros do modelo e o tamanho do modelo. Por exemplo, a famosa série alpaca de modelos grandes LLaMA contém quatro versões com diferentes tamanhos de parâmetros: LLaMA-7B, LLaMA-13B, LLaMA-33B e LLaMA-65B. Aqui "...

Artigo original: https://arxiv.org/pdf/2412.15479 INTERPRETAÇÃO: Este artigo em si não é muito inovador e tem pouca aplicação. No entanto, ele me faz lembrar de três artigos altamente informativos que li há muito, muito tempo. A leitura deste artigo em conjunto com os três artigos anteriores lhe trará mais inspiração. Leitura recomendada: o...

No campo da inteligência artificial e do aprendizado de máquina, especialmente na criação de aplicativos como os sistemas RAG (Retrieval Augmented Generation) e a pesquisa semântica, o processamento e a recuperação eficientes de grandes quantidades de dados não estruturados tornam-se cruciais. Os bancos de dados vetoriais surgiram como uma tecnologia essencial para enfrentar esse desafio. Eles não servem apenas para armazenar dados de alta dimensão ...

A Xiaohongshu, uma plataforma social de comércio eletrônico muito popular na China e até mesmo na Ásia, foi muito além de um simples aplicativo de compras e se tornou um cata-vento para o estilo de vida dos jovens e uma nova posição para o marketing de marcas. Para marcas e indivíduos estrangeiros que desejam entrar no mercado chinês ou atingir consumidores jovens, dominar o Xiaohongshu...

Inesperadamente, a IA desencadeou um céu de meia mudança no campo da programação. De v0, bolt.new a várias ferramentas de programação Cursor e Windsurf que combinam Agant, a codificação de IA tem o enorme potencial de ideia MVP. Desde a tradicional codificação assistida por IA até a atual geração direta de projetos, no final das contas é...

Antes de começarmos, vamos entender algumas "palavras-chave": Fluxo de trabalho: Simplificando, são "as etapas completas para fazer algo". É como um "manual de instruções" que informa o que precisa ser feito, em que ordem e por quem, a fim de atingir sua meta. Entrada: antes de iniciar o fluxo de trabalho, você precisa...

Ao criar aplicativos de modelo de linguagem ampla (LLM), os sistemas de memória são uma das principais tecnologias para aprimorar o gerenciamento do contexto do diálogo, o armazenamento de informações de longo prazo e a compreensão semântica. Um sistema de memória eficiente pode ajudar o modelo a manter a consistência em diálogos longos, extrair informações importantes e até mesmo ter a capacidade de recuperar o histórico do diálogo...

Recursos da Chamada de função V2 da OpenAI O objetivo principal da Chamada de função V2 é dar aos modelos da OpenAI a capacidade de interagir com o mundo externo, o que se reflete nas duas funções principais a seguir: Obtenção de dados - Uma implementação de chamada de função do RAG: Essencialmente, o RAG (Retrieve Augmented...

Conceitos básicos No campo da tecnologia da informação, a recuperação refere-se ao processo de localização e extração eficiente de informações relevantes de um grande conjunto de dados (geralmente documentos, páginas da Web, imagens, áudio, vídeo ou outras formas de informação) em resposta a uma consulta ou necessidade do usuário. Seu principal objetivo é encontrar informações relevantes para o uso...

Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction Publicado originalmente em https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2401.03568 Resumo É provável que os sistemas de IA multimodal sejam onipresentes em nosso cotidiano. Uma maneira de tornar esses sistemas mais interativos ...

GraphReader: uma inteligência baseada em gráficos que aprimora o processamento de textos longos para grandes modelos de linguagem Graphic Expert: como um tutor que é bom em fazer mapas mentais, ele transforma textos longos em uma rede de conhecimento clara, de modo que a IA possa encontrar facilmente cada ponto-chave necessário para uma resposta, como se estivesse explorando um mapa, e...

O CAG (Cache Augmented Generation), que é 40 vezes mais rápido que o RAG (Retrieval Augmented Generation), revoluciona a aquisição de conhecimento: em vez de recuperar dados externos em tempo real, todo o conhecimento é pré-carregado no contexto do modelo. É como condensar uma enorme biblioteca em um kit de ferramentas que pode ser usado quando necessário...

Por Julia Wiesinger, Patrick Marlow e Vladimir Vuskovic Publicado originalmente em https://www.kaggle.com/whitepaper-agents Conteúdo Introdução O que é um corpo inteligente? Modelos Ferramentas Camadas de orquestração Corpos e modelos inteligentes Arquitetura cognitiva: como os corpos inteligentes funcionam Ferramentas ...