Casos de uso, análises e benchmarks do LLM
Os LLMs são sistemas de IA treinados com grandes volumes de dados textuais para compreender, gerar e manipular a linguagem humana para tarefas empresariais. Avaliamos o desempenho, casos de uso, análises de custo, opções de implementação e melhores práticas para orientar a adoção de LLMs em empresas.
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Benchmark de Latência de LLM por Casos de Uso
A eficácia dos modelos de linguagem de grande escala (LLMs) é determinada não apenas pela sua precisão e capacidades, mas também pela velocidade com que interagem com os utilizadores. Realizámos um benchmark do desempenho dos principais modelos de linguagem em vários casos de uso, medindo os seus tempos de resposta à entrada do utilizador. Concentrámo-nos…
Modelos de Linguagem Grandes em Cibersegurança
Avaliamos 7 modelos de linguagem grandes em 9 domínios de cibersegurança usando o SecBench, um benchmark de grande escala e multi-formato para tarefas de segurança. Testamos cada modelo em 44.823 perguntas de múltipla escolha (MCQs) e 3.087 perguntas de resposta curta (SAQs), cobrindo áreas como segurança de dados, gestão de identidade e acesso, segurança de…
ChatGPT para Atendimento ao Cliente: Top 10 Casos de Uso
ChatGPT passou de novidade para infraestrutura no atendimento ao cliente. As empresas estão usando-o para reduzir tempos de resposta, lidar com volumes que suas equipes não conseguem absorver e reduzir o custo de interações rotineiras. Mas os resultados variam drasticamente dependendo de como é implementado. OpenAI lançou GPT-5.2, um modelo materialmente mais capaz que é…
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…