Glossário

Few-shot learning

O que é Few-shot learning?

O few-shot learning é a capacidade de um modelo resolver uma tarefa a partir de apenas um punhado de exemplos. Nos modelos de linguagem, isto acontece normalmente diretamente na entrada: mostram-se dois ou três pares de pergunta e resposta pretendida, e o modelo aplica o mesmo formato e estilo a novos casos – sem novo treino. Exemplo: três pedidos de clientes corretamente categorizados são muitas vezes suficientes para que os pedidos seguintes sejam ordenados da mesma forma.

Como o KI.ordo ajuda

No KI.ordo, pode escrever exemplos diretamente nas instruções de um agente para definir o tom e o formato das suas respostas.

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Termos relacionados

Aprendizagem zero-shot

A aprendizagem zero-shot significa que um modelo consegue resolver uma tarefa sem ter visto previamente exemplos específicos da mesma. Os grandes modelos de linguagem, por exemplo, conseguem realizar uma tradução ou uma classificação apenas com base numa descrição no prompt. Se a qualidade não for suficiente, a aprendizagem few-shot ajuda muitas vezes: acrescentam-se alguns exemplos da resposta pretendida.

LLM
Prompting
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Prompt

Um prompt é a entrada que diz a um modelo de IA o que fazer – uma pergunta, uma tarefa ou uma instrução, muitas vezes complementada com contexto, exemplos e o formato pretendido. A qualidade da resposta depende muito da clareza e da integridade do prompt. Por exemplo, em vez de «Escreve algo sobre o nosso produto», use-se «Escreve três vantagens curtas do produto X para empresas do setor artesanal, num tom factual».

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entrada
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Modelo

Metaprompt

Um metaprompt é uma instrução que pede a um modelo de linguagem para redigir ou melhorar, ele próprio, prompts ou instruções de sistema. Descreve-se o objetivo, o público e o tom pretendido e fornecem-se exemplos; o modelo produz então instruções estruturadas, com uma função, regras e limites. Isto permite obter mais depressa boas primeiras versões, que são depois testadas e aperfeiçoadas por pessoas. Exemplo: «atendimento ao cliente de uma loja de bicicletas» transforma-se num conjunto completo de instruções em rascunho.

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agentes
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Modelo

Grande modelo de linguagem (LLM)

Um grande modelo de linguagem (LLM) é uma rede neuronal treinada com quantidades muito grandes de texto, o que lhe permite compreender e gerar linguagem. Funciona calculando, passo a passo, o token mais provável a seguir. Os LLM escrevem, resumem, traduzem, respondem a perguntas e geram código; exemplos conhecidos são o Claude, o GPT, o Gemini e o Llama. Sem acesso a fontes atuais, só sabem o que constava dos seus dados de treino.

Modelos de linguagem
IA generativa
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