Modelos de IA
Os modelos de IA fazem previsões com base em seus dados de treinamento. Eles podem funcionar em qualquer domínio, como números, texto ou multimídia.
- LLMBenchmark17 set
AIM Enterprise: Benchmark Empresarial Agêntico
As empresas usam LLMs todos os dias para suas tarefas regulares. Para encontrar os LLMs com melhor custo-benefício, projetamos o AIM Enterprise, um benchmark empresarial agêntico, no qual usamos 69 tarefas empresariais reais em estratégia, marketing, RH, vendas e operações. Dois modelos juízes pontuaram cada arquivo que passou nas verificações. Em 32,7% das pontuações individuais,…
- Modelos de IAAnálise15 set
World Foundation Models: 10 Casos de Uso
Treinar robôs e veículos autônomos (AVs) no mundo físico pode ser caro, demorado e arriscado. Os World Foundation Models oferecem uma alternativa escalável ao permitir simulações realistas de ambientes do mundo real. Esses models aceleram o desenvolvimento e a implantação em robótica, AVs e outros domínios, reduzindo a dependência de testes físicos. Descubra como os…
- Modelos de IAAnálise15 set
Time Series Foundation Models: Casos de Uso & Benefícios
Os time series foundation models (TSFMs) são pre-trained models que realizam previsão, classificação, imputação e detecção de anomalias em dados de séries temporais sem exigir um model separado para cada dataset ou setor. Os TSFMs usam arquiteturas baseadas em transformer e datasets de séries temporais em larga escala para generalizar entre domínios como finanças, varejo,…
- Modelos de IABenchmark15 set
Comparação de Foundation Models Relacionais
Comparamos por benchmark SAP-RPT-1-OSS com gradient boosting (LightGBM, CatBoost) em 17 datasets tabulares que abrangem o espectro semântico-numérico, tabelas pequenas/altamente semânticas, datasets empresariais mistos e grandes datasets numéricos de baixa semântica. Nosso objetivo é medir onde os priores semânticos pré-treinados de um LLM relacional podem oferecer vantagens sobre os modelos de árvore tradicionais e onde…
- LLMAnálise15 set
LLM Leis de Escala: Análise de Pesquisadores de IA
Large language models preveem o próximo token com base em padrões aprendidos a partir de dados de texto. O termo LLM leis de escala refere-se a regularidades empíricas que vinculam o desempenho do model à quantidade de computação, aos dados de treinamento e aos parâmetros do model usados durante o treinamento. Para entender como essas…
- LLMBenchmark15 set
Simulação de Audiência: LLMs Podem Prever o Comportamento Humano?
Em marketing, avaliar com que precisão os LLMs preveem o comportamento humano é crucial para avaliar sua eficácia em antecipar as necessidades do público e reconhecer os riscos de desalinhamento, comunicação ineficaz ou influência não intencional. A simulação de audiência com LLMs permite a modelagem de públicos virtuais, ajudando as organizações a antecipar reações a…
- Modelos de IAAvaliação em Mundo Aberto10 set
Melhores provedores com tarifa fixa de LLM API
Provedores de LLM com tarifa fixa vendem uso ilimitado do modelo por um preço mensal fixo em vez de cobrar por token. Esse modelo se espalhou porque sessões de codificação agentiva podem usar dezenas de milhões de tokens, então uma conta por token é difícil de prever. Muito poucos provedores oferecem uma tarifa fixa verdadeira;…
- LLMAnálise2 set
LLM Ferramentas de Observabilidade: Weights & Biases, Langsmith
Aplicações de LLM expandiram-se de chats de turno único para agentes de várias etapas que usam ferramentas, consultam bancos de dados e coordenam com outros modelos, tornando seu comportamento mais difícil de interpretar. A observabilidade de LLM fornece visibilidade contínua nesses fluxos de trabalho complexos, ajudando as organizações a monitorar a qualidade, detectar falhas, solucionar…