Glossário de IA

Temperatura e um parametro que controla o grau de aleatoriedade nas respostas de modelos de IA. Valores baixos geram respostas mais previsiveis e conservadoras, enquanto valores altos produzem textos mais criativos e variados.

Temperature e um hiperparametro de amostragem em LLMs que controla a aleatoriedade da geracao de texto. Valores baixos (~0.1) geram texto deterministico e focado, valores altos (~1.0 ) produzem respostas mais criativas e diversas.

TensorRT e uma biblioteca de otimizacao de inferencia da NVIDIA que maximiza a velocidade de modelos de Deep Learning em GPUs. Aplica fusao de camadas, quantizacao e otimizacao de kernels automaticamente.

Text-to-Code e a capacidade de modelos de IA de gerar codigo funcional a partir de descricoes em linguagem natural, acelerando o desenvolvimento de software e tornando a programacao mais acessivel.

Text-to-Image e a tecnologia de IA generativa que cria imagens a partir de descricoes textuais, permitindo que usuarios gerem visuais detalhados apenas digitando o que desejam ver.

Text-to-Speech (TTS) e a tecnologia que converte texto escrito em fala sintetizada com voz natural, usando modelos de IA que reproduzem entonacao, ritmo e emocao de forma cada vez mais realista.

Text-to-Video e a tecnologia que gera videos a partir de descricoes textuais usando IA generativa, criando sequencias visuais animadas sem necessidade de filmagem ou edicao manual tradicional.

Throughput e a quantidade de requisicoes ou predicoes que um sistema de IA consegue processar por unidade de tempo. Medido em requisicoes por segundo (RPS), indica a capacidade de vazao do sistema e e critico para aplicacoes de alto volume.

Tiktoken e a biblioteca de tokenizacao rapida desenvolvida pela OpenAI, usada nos modelos GPT-3.5, GPT-4 e successores. Implementa BPE otimizado em Rust para alta performance, sendo essencial para calcular custos e limites de contexto de APIs OpenAI.

Token e a unidade basica de texto processada por modelos de linguagem, podendo representar uma palavra inteira, parte de uma palavra ou um caractere, sendo a medida fundamental de entrada e saida em LLMs.

Tokenizacao e o processo de dividir texto em unidades menores (tokens) que servem como entrada para modelos de linguagem. Pode operar em nivel de palavra, subpalavra (BPE, SentencePiece) ou caractere.

Tokenizer e o componente que converte texto em sequencias de tokens numericos compreensiveis pelo modelo de IA, e vice-versa, usando algoritmos como BPE para segmentar texto de forma eficiente.

Tokenizer BPE (Byte Pair Encoding) e o algoritmo de tokenizacao mais usado em LLMs que divide texto em subpalavras. Comeca com caracteres individuais e iterativamente funde os pares mais frequentes, criando um vocabulario balanceado entre caracteres e palavras.

Tool Augmented LLM e um modelo de linguagem capaz de usar ferramentas externas como calculadoras, APIs, buscadores e bancos de dados durante a geracao de respostas. Supera limitacoes do modelo puro ao acessar informacoes em tempo real e executar acoes.

Tool Use e a capacidade de agentes de IA de utilizar ferramentas externas como APIs, calculadoras, buscadores e bancos de dados para ampliar suas habilidades alem da geracao de texto.

Top-K e um parametro de amostragem que restringe a selecao de tokens aos K mais provaveis a cada passo da geracao, controlando a diversidade e previsibilidade das respostas do modelo de IA.

Top-P (nucleus sampling) e um parametro que limita a selecao de tokens ao menor conjunto cuja probabilidade acumulada atinge o valor P definido, oferecendo controle fino sobre a diversidade das respostas de IA.

TPU (Tensor Processing Unit) e um chip desenvolvido pelo Google especificamente para acelerar workloads de machine learning e deep learning. Otimizado para operacoes com tensores, oferece alta performance e eficiencia energetica para treinamento e inferencia.

Training Pipeline e a parte do ML Pipeline dedicada ao treinamento de modelos. Automatiza coleta de dados, preprocessamento, feature engineering, treinamento, validacao e registro do modelo, garantindo reproducibilidade e rastreabilidade completas.

Transfer Learning e a tecnica de reaproveitar um modelo pre-treinado em uma tarefa para resolver outra tarefa relacionada. Economiza tempo e dados, sendo essencial quando o dataset disponivel e pequeno.

Transformacao Digital e o processo estrategico de integrar tecnologias digitais e IA em todas as areas de um negocio, mudando fundamentalmente como a empresa opera e entrega valor. Envolve cultura, processos, tecnologia e modelo de negocio.

Transformer e a arquitetura de rede neural que revolucionou o processamento de linguagem natural. Baseada em mecanismos de atencao (self-attention), e a base de modelos como GPT, BERT e Claude.

Transparencia de IA e o principio de que sistemas inteligentes devem ser abertos quanto ao seu funcionamento, limitacoes e dados utilizados. Inclui documentacao clara, comunicacao honesta sobre capacidades e acesso a informacoes sobre o processo decisorio.

Tree-of-Thought (ToT) e uma evolucao do Chain-of-Thought que explora multiplos caminhos de raciocinio em formato de arvore. O modelo gera, avalia e seleciona entre diferentes linhas de pensamento, podendo fazer backtracking quando um caminho e improdutivo.

Trigger e o evento ou condicao que inicia automaticamente a execucao de um fluxo de automacao. Pode ser um novo e-mail, uma alteracao em banco de dados, um horario programado, uma chamada de API ou qualquer outro evento detectavel por sistemas.

UiPath e uma das principais plataformas de RPA do mercado, oferecendo ferramentas para criacao, gerenciamento e execucao de robos de software. Possui interface visual de desenvolvimento low-code e recursos avancados de IA integrada para automacao inteligente de processos.

Unattended Bot e um robo de automacao que opera de forma totalmente autonoma em servidores dedicados, sem necessidade de intervencao ou supervisao humana. Ideal para processos de alto volume que podem ser executados 24 horas por dia em segundo plano.

Underfitting ocorre quando um modelo de ML e simples demais para capturar os padroes dos dados, resultando em desempenho ruim tanto no treinamento quanto na previsao de dados novos.

Upscaling com IA e o processo de aumentar a resolucao de imagens usando redes neurais que adicionam detalhes realistas, transformando imagens de baixa resolucao em versoes de alta qualidade.

VAE (Variational Autoencoder) e uma variante probabilistica do autoencoder que aprende uma distribuicao no espaco latente, permitindo gerar novos dados coerentes. Combina redes neurais com inferencia bayesiana.