Você já se perguntou por que um mesmo prompt pode gerar respostas diferentes em um modelo de linguagem? A resposta está no cruzamento entre matemática e a tentativa de simular humanidade, um jogo de probabilidades que explica tanto a fluidez quanto os famosos “delírios” ou alucinações dos LLMs.
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LLMs, Criatividade e a Ilusão da Inovação
Nas discussões que se multiplicam nas redes sociais e em outras comunidades tecnológicas, é comum ver opiniões polarizadas sobre a suposta capacidade dos LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala) de inovar ou extrapolar conhecimento. Mas é fundamental separar o que é criatividade genuína do que é, essencialmente, uma recombinação estatística de dados. Inovação não é sobre reconhecer padrões, é sobre transcender padrões.
O Conceito de AgentOps: Uma Nova Abordagem Para a Observabilidade de Agentes de IA Baseados em LLMs
Com o avanço contínuo dos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) e a expansão das aplicações baseadas nesses modelos, surge uma necessidade crescente de garantir confiabilidade e rastreabilidade em sistemas de agentes autônomos. É nesse contexto que surge o conceito de AgentOps, uma abordagem integrada que se inspira em práticas como DevOps e MLOps, mas com foco específico no ciclo de vida completo de agentes baseados em LLMs.
RAG – Retrieval Augmented Generation
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.