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.
- Modelos de IABenchmark2 set
Comparar Modelos de Visão Grandes: GPT-4o vs YOLOv8n
Modelos de visão grandes (LVMs, na sigla em inglês) podem automatizar e melhorar tarefas visuais como deteção de defeitos, diagnóstico médico e monitorização ambiental. Avaliámos três modelos de deteção de objetos: YOLOv8n, DETR e GPT-4o Vision, em 1000 imagens cada, medindo métricas como mAP@0.5, velocidade de inferência, FLOPs e número de parâmetros. Para garantir uma…
- LLMAnálise1 set
LLM Guia de Fine‑Tuning para Empresas
Siga os links para soluções específicas para seus desafios de saída de LLM. Se o seu LLM: A ampla adoção de large language models (LLMs) melhorou nossa capacidade de processar a linguagem humana. No entanto, seu treinamento genérico frequentemente resulta em desempenho abaixo do ideal para tarefas específicas. Para superar essa limitação, métodos de fine‑tuning…
- LLMAnálise27 ago
LLM Automação: 7 Principais Ferramentas e 8 Estudos de Caso
LLM automação refere-se à transição para ferramentas de automação inteligentes que utilizam LLMs, incluindo agentes de IA, LLMs fine-tuned e modelos RAG para automatizar e coordenar tarefas. Explore o que é a automação de LLM, suas principais aplicações reais e as principais ferramentas: Grandes modelos de linguagem na automação são uma abordagem sistemática que combina…
- LLMAnálise19 ago
ChatGPT para Atendimento ao Cliente: Os 10 Principais Casos de Uso
O ChatGPT passou de novidade a infraestrutura no atendimento ao cliente. As empresas estão usando-o para reduzir os tempos de resposta, lidar com o volume que suas equipes não conseguem absorver e diminuir o custo das interações rotineiras. Mas os resultados variam bastante dependendo de como ele é implementado. OpenAI lançou GPT-5.6, um modelo consideravelmente…
- LLMBenchmark15 abr
LLM Quantização: BF16 vs FP8 vs INT4
Realizamos o benchmark do Qwen3-32B em 4 níveis de precisão (BF16, FP8, GPTQ-Int8, GPTQ-Int4) em uma única NVIDIA H100 80GB GPU. Cada configuração foi avaliada em 2 benchmarks (~12,2 mil perguntas) cobrindo conhecimento e geração de código, além de mais de 2.000 execuções de inferência para medir a vazão. O Int4 é 2,7x mais rápido…