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Em julho de 2024, a OpenAI anunciou o SearchGPT, protótipo de busca com IA liberado só para 10 mil usuários de teste, com a meta de levar a pesquisa para dentro do ChatGPT, o que depois virou o ChatGPT Search. Registramos o que disseram Sam Altman e Neil Patel e como ele se compara ao Google e à Perplexity.
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Em julho de 2024, a Meta lançou o Llama 3.1 em versões de 8B, 70B e 405B de parâmetros, e a maior delas passou a disputar com o GPT-4 e o Claude 3.5 como modelo de código aberto. Registramos as diferenças entre as versões, os comparativos e como o modelo processa um texto, do token à resposta.
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RLHF (aprendizado por reforço com feedback humano) é a técnica que treina modelos de IA com avaliações de pessoas, para que as respostas fiquem mais alinhadas ao que a gente espera. Aqui explicamos as etapas, técnicas como o PPO, aplicações, ferramentas e os benefícios e desafios do método.
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Token é a unidade de texto que um LLM processa, muitas vezes um pedaço de palavra: em média, 100 tokens equivalem a cerca de 75 palavras. Aqui explicamos como funciona a tokenização (BPE, WordPiece e outros), por que os tokens definem o limite de contexto e o custo de uso, e como eles aparecem em visão computacional e voz.
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Temperatura é o parâmetro que controla o grau de aleatoriedade de um LLM: baixa deixa as respostas previsíveis e coerentes, alta deixa mais criativas e menos consistentes. Aqui explicamos como ela atua na escolha dos tokens, a equação por trás e como ajustá-la na prática.
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Alucinação é quando um LLM (como ChatGPT, Gemini ou Claude) gera informação falsa com tom de certeza: um link que não existe, um livro inventado, um dado errado. Aqui explicamos de onde vem o termo, por que isso acontece e os lados negativo e positivo do fenômeno.
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Em julho de 2024, a OpenAI lançou o GPT-4o Mini: 82% no MMLU (teste de conhecimento geral e raciocínio), custo 60% menor que o GPT-3.5 Turbo e baixa latência, com texto e visão na API. Registramos as vantagens, os cuidados de segurança e a disponibilidade no Brasil.
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Em maio de 2024, a xAI de Elon Musk levantou US$ 6 bilhões, chegou a uma avaliação de US$ 24 bilhões e anunciou um supercomputador em Memphis com cerca de 100 mil GPUs para treinar o Grok. Registramos a rodada, os investidores e o que ela significa na disputa com a OpenAI.
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LLMs (Large Language Models) são modelos de IA de aprendizado profundo treinados com volumes enormes de texto para entender e gerar linguagem, como o ChatGPT e o Gemini. Aqui explicamos como eles são treinados, a infraestrutura de hardware e software por trás deles e seus problemas e limitações.
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