O que são prompts?
Prompts são textos que são fornecidos a um modelo de linguagem para que ele possa gerar uma resposta. Eles são usados para direcionar o modelo a gerar um texto específico, como uma resposta a uma pergunta ou uma continuação de um texto.
O que são embeddings?
Embeddings são representações vetoriais de palavras, frases ou documentos em um espaço contínuo, onde palavras semanticamente similares são mapeadas para vetores próximos. Essas representações são usadas em várias tarefas de processamento de linguagem natural, como classificação de texto, tradução automática, sumarização de texto, entre outras. Neste capítulo, vamos explorar o conceito de embeddings, como eles são criados e como são usados em modelos de linguagem.
Aprendizado Profundo
O campo do aprendizado de máquina tem evoluído rapidamente nos últimos anos, impulsionado em grande parte pelo desenvolvimento e aplicação de aprendizado profundo por meio de redes neurais. Estas são sistemas computacionais vagamente inspirados na estrutura neural do cérebro humano, projetados para reconhecer padrões e resolver problemas complexos de forma semelhante a como os humanos fazem.
Aprendizado de Máquina
O aprendizado de máquina (machine learning, ML) é um ramo da inteligência artificial que permite que sistemas aprendam e melhorem a partir de experiências sem serem explicitamente programados para isso. Esta capacidade de aprender e adaptar-se torna o aprendizado de máquina uma ferramenta poderosa para aplicações complexas.
Processamento de Linguagem
O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é um campo da inteligência artificial que se concentra em tornar as máquinas capazes de entender e interpretar a linguagem humana da forma como é falada e escrita. A ideia é que as máquinas possam ler, decifrar, entender e até mesmo fazer sentido do idioma humano.
Introdução a IA
A inteligência artificial (IA) é uma área da ciência da computação dedicada à criação de sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana.
Implementando Word2Vec com PyTorch
O modelo Word2Vec é uma técnica popular usada para aprender representações vetoriais de palavras. Ele foi introduzido por Mikolov et al. em 2013. O modelo Word2Vec é composto por dois modelos: CBOW (Continuous Bag of Words) e Skipgram. Neste post, vamos implementar o modelo Skipgram com PyTorch.
Elementos de Aprendizado por Reforço
Como observado no post anterior, a idéia básica é que, a cada passo, um agente (agent) toma decisões (action) dentro de um ambiente (environment) e observa seu novo estado (state) e uma recompensa (reward). Com algoritmos corretos, podemos percorrer este ciclo diversas e diversas vezes, aprendendo quais ações nos levam a maiores recompensas e assim aprendendo a se comportar de forma inteligente dentro do ambiente.
Introdução ao Aprendizado por Reforço
Reinforcement learning (ou aprendizado por reforço) é uma área de machine learning que visa criar um agente que explore e aprenda a se comportar dentro de um determinado ambiente.
8 maneiras de ganhar dinheiro trabalhando com IA
Os últimos anos foram marcados por grandes avanços em IA, especialmente em aprendizado de máquina. Empresas maiores já fazem uso de IA há algum tempo, principalmente porque podem pagar cientistas de classe mundial para fazer as coisas.
