Glossário de IA

O arranjo de palavras e frases em uma ordem específica para criar significado na linguagem. Se você mudar a posição de uma palavra, é possível alterar o contexto e o significado.

Um parâmetro que controla o grau de aleatoriedade ou imprevisibilidade da saída do LLM. Um valor mais alto significa maior desvio da entrada; um valor mais baixo significa que a saída é mais determinística.

O uso de IA para criar conteúdo escrito coerente e contextualmente relevante. Isso pode incluir desde o preenchimento automático de frases até a escrita de parágrafos ou artigos inteiros.

O processo de dividir o texto em pedaços menores, como palavras, frases ou símbolos, para facilitar a análise por modelos de aprendizado de máquina.

Uma unidade de conteúdo correspondente a um subconjunto de uma palavra. Os tokens são processados internamente pelos LLMs e também podem ser usados como métricas de uso e faturamento.

Uma coleção de dados usada para treinar modelos de aprendizado de máquina. Os dados de treinamento ajudam o modelo a aprender padrões e fazer previsões precisas.

A coleta de dados usada para treinar um modelo de IA.

Uma arquitetura de modelo no centro da maioria das pesquisas de ML de última geração (SOTA). É composta por múltiplas camadas de "atenção" que aprendem quais partes dos dados de entrada são as mais importantes para uma determinada tarefa. Os transformadores começaram em PLN (especificamente tradução automática) e, posteriormente, foram expandidos para visão computacional, áudio e outras modalidades.

O uso de IA para gerar fala semelhante à humana a partir de entrada de texto. Essa tecnologia impulsiona assistentes virtuais e aplicativos de conversão de texto em fala.