Glossário de IA

6 termos sobre Inteligência Artificial, Machine Learning, IA Generativa, Automação e mais — explicados pela equipe da Trilion.
TodosAgentes e OrquestracaoAutomacao e RPADados e AnalyticsEtica e GovernancaFundamentos de IAIA GenerativaMarketing com IAMLOps e InfraestruturaModelos e ArquiteturasNegocios com IATermos Tecnicos Avancados
Negocios com IA
AutoML
AutoML (Automated Machine Learning) automatiza o processo de desenvolvimento de modelos de ML, incluindo selecao de features, escolha de algoritmo, otimizacao de hiperparametros e avaliacao. Acelera o ciclo de desenvolvimento e democratiza acesso a ML.
automlautomatizadomlhiperparametros
Termos Tecnicos Avancados
Chinchilla Scaling
Chinchilla Scaling refere-se a lei de escala otima proposta pelo artigo Chinchilla (DeepMind) que demonstrou que modelos devem ser treinados com muito mais dados do que a pratica anterior. Para cada dobro de parametros, dados tambem devem dobrar.
chinchillascalingdadosparametros
Fundamentos de IA
Hiperparametros
Hiperparametros sao configuracoes definidas antes do treinamento de um modelo de ML e que nao sao aprendidas dos dados. Incluem taxa de aprendizado, numero de camadas, batch size e forca de regularizacao.
#hiperparametros#hyperparameters#tuning#ml
Modelos e Arquiteturas
LoRA (Low-Rank Adaptation)
LoRA e uma tecnica eficiente de fine-tuning que treina apenas matrizes de baixo rank adicionadas as camadas do modelo, reduzindo drasticamente o custo computacional e a memoria necessaria.
#lora#lowrank#finetuning#eficiente
Termos Tecnicos Avancados
Prefix Tuning
Prefix Tuning e uma tecnica de fine-tuning eficiente que adiciona vetores treinaveis (prefixos) ao inicio de cada camada do Transformer, sem modificar os pesos originais. Requer apenas ~0.1% dos parametros treinaveis comparado a fine-tuning completo.
prefixtuningpefteficiente
Termos Tecnicos Avancados
Scaling Laws
Scaling Laws sao relacoes empiricas que descrevem como a performance de modelos de IA melhora previsivelmente com aumento de parametros, dados e compute. Publicadas por Kaplan et al. e refinadas pelo Chinchilla, guiam decisoes de investimento em treinamento.
scaling-lawsescalaparametrosdados

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