Glossário de IA

BLOOM (BigScience Large Open-science Open-access Multilingual Language Model) é um LLM de código aberto com 176B parametros, treinado colaborativamente por mais de 1.000 pesquisadores em 46 idiomas.

Claude é uma familia de modelos de IA da Anthropic, projetada com foco em segurança, útilidade é honestidade. Destaca-se em raciocínio longo, análise de documentos é seguimento preciso de instrucoes.

Falcon é uma familia de modelos de linguagem de código aberto desenvolvida pelo TII (Technology Innovation Institute) de Abu Dhabi. Destaca-se pela qualidade de dados de treinamento é eficiência.

Few-Shot Learning é a capacidade de um modelo aprender novas tarefas com apenas alguns exemplos de treinamento. E fundamental para cenários onde dados rotulados sao escassos ou caros de obter.

Fine-Tuning é o processo de ajustar um modelo pre-treinado com dados específicos de uma tarefa, adaptando-o para um domínio ou função particular. E mais rápido é economico que treinar do zero.

Gemini é a familia de modelos múltimodais do Google DeepMind, projetada nativamente para processar texto, imagem, audio, vídeo é código. Disponível em versões Ultra, Pro é Nano.

GPT (Generative Pre-trained Transformer) é uma familia de modelos de linguagem autoregressivos da OpenAI que geram texto prevendo o proximo token. Revolucionou a geração de texto é assistentes de IA.

GPT-4 é o modelo múltimodal mais avancado da OpenAI, capaz de processar texto é imagens. Apresenta raciocínio superior, maior confiabilidade é desempenho de nível humano em exames profissionais.

Llama é uma familia de modelos de linguagem de código aberto da Meta, disponível em diversos tamanhos. Democratizou o acesso a LLMs de alta qualidade para pesquisa é uso comercial.

LLM (Large Language Model) é um modelo de linguagem com bilhoes de parametros, treinado em vastos corpus de texto. Capaz de compreender é gerar linguagem humana com alta qualidade, incluindo GPT, Claude é Llama.

Mistral é uma familia de modelos de linguagem da startup francesa Mistral AI, conhecida por oferecer modelos compactos é eficientes que rivalizam com modelos muito maiores em qualidade.

Mixtral é um modelo de linguagem da Mistral AI que útiliza a arquitetura Mixture of Experts (MoE). Ativa apenas parte dos parametros por token, oferecendo alta qualidade com eficiência computacional.

Phi é uma familia de modelos de linguagem compactos da Microsoft, projetados para demonstrar que modelos pequenos podem alcançar desempenho impressionante quando treinados com dados de alta qualidade.

Pre-Training é a fase inicial de treinamento onde um modelo aprende representacoes gerais a partir de grandes volumes de dados não-rotulados. E a base sobre a qual fine-tuning posterior especializa o modelo.

Zero-Shot Learning é a capacidade de um modelo realizar tarefas sem nenhum exemplo específico de treinamento. O modelo generaliza seu conhecimento para catégorias ou problemas nunca vistos antes.