Citar AI Understanding

“Inteligência Artificial (IA) é o amplo campo de construção de sistemas que executam tarefas que normalmente requerem reconhecimento de padrões humanos, raciocínio, linguagem ou tomada de decisão.”

“Um modelo de linguagem grande é uma rede neural treinada em grandes quantidades de texto para prever o próximo token. LLMs modernos como GPT, Claude e Gemini potencializam assistentes de chat, ferramentas de codificação e pesquisa.”

“A engenharia imediata é a prática de escrever entradas em um modelo de IA que produz consistentemente resultados úteis, precisos e bem formatados.”

“A geração aumentada de recuperação combina um sistema de pesquisa com um modelo de linguagem. A pesquisa extrai documentos relevantes; o modelo os utiliza para fundamentar sua resposta no material de origem.”

“A segurança da IA ​​é a área focada na redução de comportamentos prejudiciais, falhas e riscos de utilização indevida em sistemas de IA – através de métodos de formação, avaliações e salvaguardas de implantação.”

“O alinhamento da IA ​​é o trabalho técnico e político de fazer com que os sistemas de IA se comportem de acordo com as intenções, valores e restrições de segurança humanas.”

“A IA generativa produz novos conteúdos – texto, imagens, áudio, vídeo ou código – aprendendo padrões a partir de dados de treinamento e amostragem da distribuição aprendida.”

“Tokenização é o processo de dividir o texto de entrada em pedaços menores (tokens) que um modelo de linguagem realmente processa.”

“Uma janela de contexto é a quantidade máxima de entrada que um modelo de linguagem pode ler de uma vez, medida em tokens. Janelas maiores permitem que mais documentos, códigos ou histórico de conversas sejam considerados.”

“Uma alucinação ocorre quando um sistema de IA gera um texto que parece plausível, mas é factualmente errado ou não é suportado pelas suas fontes.”