Glossário

Modelo de base

O que é Modelo de base?

Um modelo de base (foundation model) é um grande modelo de IA pré-treinado com dados muito extensos e diversificados, que pode depois ser utilizado em muitas tarefas diferentes. O termo foi cunhado na Universidade de Stanford em 2021. Exemplos conhecidos são grandes modelos de linguagem como o Claude ou o GPT, bem como modelos de imagem. As empresas costumam construir as suas aplicações sobre estes modelos em vez de treinarem os seus próprios de raiz; o Regulamento Europeu da IA refere-se a modelos de IA de finalidade geral.

Como o KI.ordo ajuda

O KI.ordo utiliza a família de modelos de base Claude, da Anthropic (Haiku, Sonnet, Opus), e adapta-os através de instruções e do seu próprio conhecimento, em vez de os voltar a treinar.

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Modelos de linguagem
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Termos relacionados

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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Transfer Learning

Na aprendizagem por transferência, um modelo que já aprendeu uma grande tarefa geral serve de ponto de partida para uma nova tarefa especializada. Em vez de começar do zero, é adaptado, por exemplo através de afinação, com uma quantidade comparativamente pequena de dados próprios. Isto poupa tempo de cálculo e dados, por exemplo quando um modelo de imagem geral deve aprender a detetar defeitos de produção em fotografias.

Aprendizagem automática
Training
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Claude

O Claude é uma família de grandes modelos de linguagem da empresa norte-americana de IA Anthropic. Os modelos compreendem e escrevem texto em muitos idiomas, analisam documentos, escrevem código e podem utilizar ferramentas, por exemplo para pesquisa ou automatização. As mais conhecidas são as famílias de modelos Haiku, Sonnet e Opus, que diferem em velocidade, custo e capacidade. A Anthropic dá especial ênfase à segurança e a um comportamento fiável dos modelos.

Anthropic
modelo de linguagem
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IA generativa

IA generativa designa sistemas de IA que criam conteúdos novos – texto, imagens, áudio, vídeo ou código de programação – em vez de se limitarem a ordenar ou avaliar dados existentes. Baseiam-se em modelos que aprendem padrões a partir de grandes quantidades de dados e os usam para produzir novas saídas plausíveis. Nas empresas, é usada, por exemplo, para redigir e-mails, resumos, descrições de produtos ou ideias de imagens. Os resultados podem conter erros e devem ser verificados antes de serem utilizados.

Conceito fundamental
Criação de conteúdos
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