IA

A IA generativa depende de modelos de deep learning para criar novos conteúdos.

O machine learning (aprendizado de máquina) treina um computador para encontrar padrões e fazer previsões.

O deep learning processa dados usando um algoritmo inspirado no cérebro humano.

Um modelo de base é um tipo de modelo de machine learning treinado previamente para realizar diversas tarefas.

Large Language Models (LLMs) entendem e geram linguagem humana.

A infraestrutura de IA ajuda cientistas de dados e desenvolvedores a trabalharem com eficiência.

O MLOps integra modelos de machine learning em processos de desenvolvimento de software.

O AIOps utiliza a IA para aprimorar ou substituir parcialmente uma variedade de processos e tarefas nas operações de TI.

Vários setores se beneficiam de diferentes aplicações de inteligência artificial e machine learning.

No setor de saúde, a IA pode beneficiar as ciências biológicas, prestadores de serviços e operadoras.

Os provedores de serviços usam a IA para superar a complexidade da rede, as ineficiências operacionais e a concorrência.

A IA pode aprimorar o atendimento ao cliente e a eficiência operacional no setor bancário.

A edge AI ajuda dispositivos a tomarem decisões com mais rapidez.

O LLMOps gerencia e automatiza o ciclo de vida dos LLMs.

Uma plataforma de IA é uma coleção de tecnologias utilizadas para desenvolver, treinar e executar modelos de machine learning.

O InstructLab simplifica o processo de personalização de LLMs com dados privados.

A Geração Aumentada por Recuperação (RAG) vincula recursos externos a um LLM para aumentar a precisão da resposta.

Aplicações inteligentes usam IA para aprimorar a eficiência do trabalho humano.

A RAG e o ajuste fino têm o mesmo objetivo de aprimorar os LLMs, mas utilizam métodos diferentes. A RAG evita alterar o modelo, enquanto o ajuste fino exige a modificação de parâmetros.

Criada pela IBM para aplicações empresariais, a Granite é uma série de LLMs que oferece suporte a casos de uso de IA generativa, como linguagem e código.

A agentic AI é um sistema de software criado para interagir com dados e ferramentas, exigindo o mínimo de intervenção humana.

Compare a IA Preditiva e a IA Generativa para descobrir qual atende melhor aos seus casos de uso.

LLMs e SLMs (Small Language Models) são tipos de sistemas de IA treinados para interpretar a linguagem humana, incluindo linguagens de programação.

A inferência de IA é quando um modelo de IA fornece uma resposta baseada em dados.

O vLLM é uma biblioteca de códigos open source que ajuda os Large Language Model (LLM) a realizar cálculos com mais eficiência e em escala.

A LoRA e a QLoRA ajudam no ajuste mais eficiente de LLMs, mas diferem na manipulação do modelo e no uso do armazenamento.

O ajuste fino de parâmetros com eficiência (PEFT) é um conjunto de técnicas que modifica apenas uma parte dos parâmetros em um LLM para economizar recursos.

A IA empresarial traz seus próprios desafios e benefícios em uma escala maior.

Modelo como Serviço (MaaS) é uma abordagem para fornecer modelos de IA como recursos compartilhados, oferecendo aos usuários da organização acesso on demand.

Descubra como cada tecnologia funciona, seus pontos fortes e como elas podem colaborar para criar soluções mais inteligentes.

A segurança da IA protege as aplicações de IA contra ataques maliciosos que enfraquecem as cargas de trabalho e manipulam os dados.

O Model Context Protocol (MCP) é um protocolo open source que viabiliza a conexão bidirecional e a comunicação padronizada entre aplicações de IA e serviços externos.

O llm-d é um framework open source para acelerar a inferência de LLMs em grande escala.

A inferência distribuída permite que modelos de IA processem cargas de trabalho com mais eficiência, dividindo a execução da inferência entre um conjunto de dispositivos interconectados.

Descubra como o LinkedIn, o Roblox e a Amazon usam o vLLM para acelerar a inferência da IA.

A IA explicável é um conjunto de técnicas aplicadas durante o ciclo de vida do machine learning (ML), com o objetivo de gerar respostas de IA mais transparentes e fáceis de entender.

Ao integrar Large Language Models (LLMs) a uma aplicação de IA, o vLLM é ideal para produção de alto desempenho, e o Ollama é excelente para desenvolvimento local.