5 coisas sobre gen ai

1. O que é um modelo?
   • Comece fornecendo uma visão geral do que são modelos de inteligência artificial e sua importância nas aplicações modernas.
   • Explique como os modelos são construídos para aprender a partir de dados e realizar tarefas específicas.
2. O que é um LLM?
   • Comece explicando o que é um LLM (Large Language Model - Modelo de Linguagem Grande) e sua importância na GenAI.
   • Destaque como os LLMs, como o GPT-3, têm bilhões de parâmetros e podem gerar texto coerente e contextualmente relevante.
   • Ilustre exemplos de aplicação, como geração de texto, resumo automático e tradução.
3. O que é um embedding?
   • Introduza o conceito de embeddings como representações numéricas de palavras ou frases.
   • Explique como embeddings capturam relações semânticas e podem ser usados para medir similaridade entre palavras.
   • Mostre como os embeddings são fundamentais para o funcionamento dos LLMs, ajudando-os a compreender o contexto das palavras.
4. O que é engenharia de prompt?
   • Apresente o conceito de engenharia de prompt como a arte de formular instruções ou perguntas para obter resultados desejados dos LLMs.
   • Discuta como o uso de prompts pode influenciar a saída do modelo, seja para geração de texto, tradução ou outros fins.
   • Mostre exemplos práticos de prompts bem elaborados e como eles podem ser adaptados para obter resultados mais precisos.
5. Como avaliar a qualidade dos resultados?
   • Explique a importância da avaliação de resultados gerados por GenAI em termos de coerência, relevância e originalidade.
   • Aborde métodos de avaliação, como comparação com referências humanas e uso de métricas automatizadas.
   • Destaque que a avaliação humana ainda é crucial para julgar nuances e contexto que as métricas automatizadas podem perder

Nesta palestra, pincelaremos alguns dos principais conceitos da Inteligência Artificial Generativa (GenAI) que podem ser uteis para pessoas desenvolvedoras. Iniciaremos explorando Modelos de Inteligência Artificial e Large Language Models (LLMs) como o GPT-3, abordaremos sua função na geração de linguagem natural. Discutiremos embeddings, representações numéricas que capturam relações semânticas. Na Engenharia de Prompt, mostraremos como instruções influenciam LLMs. Abordaremos a avaliação de resultados da GenAI, enfocando coerência e relevância. Analisaremos métodos para avaliar a qualidade dos resultados. Compreender esses aspectos capacita desenvolvedores para explorar a GenAI em diversas áreas.