RAG significa “Retrieval Augmented Generation” e refere-se a uma técnica usada para melhorar o desempenho de grandes modelos de linguagem (LLMs) em determinadas tarefas, incorporando capacidades de recuperação de informações.
Sistemas de IA Generativa Baseados em Agentes
Nos últimos dois anos, o mundo se maravilhou com as capacidades e possibilidades trazidas pela IA Generativa. LLMs (Large Language Models) podem realizar feitos impressionantes, extraindo insights e gerando conteúdo em vários meios como texto, áudio, imagens e vídeo. Mas o próximo estágio da IA Generativa provavelmente será mais transformador.
Os 3 Principais Benefícios de Usar GraphRAG em IA Generativa
Vamos detalhar então Os 3 Principais Benefícios de Usar GraphRAG em IA Generativa.
GraphRAG – A Nova Fronteira em IA Generativa
GraphRAG é uma nova abordagem que visa superar desafios e estender os recursos dos LLMs para dados privados. GraphRAG significa Graph Retrieval-Augmented Generation e combina dois componentes principais: um módulo de recuperação baseado em grafo e um módulo de geração com reconhecimento de grafo.
Importância de Model e Data Drift no Contexto de Machine Learning
A identificação e a mitigação de Model Drift e Data Drift são essenciais para garantir que os modelos de Machine Learning permaneçam relevantes e precisos em um ambiente de dados em constante mudança.
Array x Map no PySpark
No PySpark, tanto array quanto map são tipos de dados complexos, mas servem para propósitos diferentes e possuem características distintas.
Por Que a Métrica AUC é a Ideal Para Comparar Modelos de Machine Learning Diferentes?
A métrica AUC, que representa a Área sob a Curva ROC (Receiver Operating Characteristic), é amplamente utilizada para comparar modelos de Machine Learning para classificação, especialmente em contextos onde as classes estão desbalanceadas.
Dados Linearmente x Não Linearmente Separáveis
A questão da linearidade em dados, especialmente no contexto de algoritmos de classificação, refere-se à capacidade de separar classes de dados usando uma linha reta (em duas dimensões), um plano (em três dimensões) ou um hiperplano (em dimensões mais altas). Essa separação linear é fundamental para entender como diferentes algoritmos de aprendizado de máquina modelam e fazem previsões a partir dos dados.
LLMOps Será Uma Realidade?
Ainda não se sabe se o MLOps sobreviverá como uma disciplina independente do DevOps. Há quem acredite que o MLOps seja real e outros não. Mas e LLMOps? Existem indicadores de que os profissionais necessitam de maior controle operacional sobre grandes modelos linguísticos, incluindo os inputs que lhes são fornecidos, bem como as informações que geram.
10 Algoritmos Populares em Machine Learning
Aqui estão 10 algoritmos de Machine Learning que são muito populares e ajudam a resolver inúmeros problemas de negócio.