Outro-Large Language Models (LLMs)

Grimório - Elaboração e Revisão de Contratos de IA e 47 outras ferramentas de IA para Large Language Models (LLMs)

Grimório - Elaboração e Revisão de Contratos de IA

O Spellbook usa o GPT-4 e outros grandes modelos de linguagem para revisar e sugerir linguagem para seus contratos, diretamente no Microsoft Word.

--
Acelere o desenvolvimento de aplicações de IA | Scale AI

Confiada por empresas de classe mundial, a Scale fornece dados de treinamento de alta qualidade para aplicações de IA, como carros autônomos, mapeamento, AR/VR, robótica e muito mais.

--
Opus Pro - Ferramenta de Reprocessamento de Vídeo com IA

Opus.pro: O Opus Clip transforma vídeos longos em clipes virais de alta qualidade adequados para compartilhar no TikTok, YouTube Shorts e Reels, impulsionando sua presença nas redes sociais.

--
PromptHero

Prompthero.com: Descubra a principal plataforma de Inteligência Artificial e Engenharia de Prompt. Explore prompts de IA de ponta para modelos como Stable Diffusion, ChatGPT, Midjourney e muito mais no PromptHero.

--
Gemma - uma família de modelos abertos de última geração da Google | Google para Desenvolvedores

Apresentando Gemma, uma família de modelos de linguagem de código aberto e leves. Descubra guias de início rápido, benchmarks, treine e implante na Google Cloud, e junte-se à comunidade para avançar na pesquisa de IA.

--
GPTZero

Gptzero.me: Coberto por mais de 100 veículos de mídia, o GPTZero é o detector de inteligência artificial definitivo para ChatGPT, GPT-4 e Gemini. Detecte plágio de IA em até 50.000 caracteres instantaneamente.

--
Promptly

Trypromptly.com: Descubra uma variedade de agentes de IA e aplicativos na loja de aplicativos Promptamente AI. Crie facilmente aplicações de IA e chatbots sem a necessidade de codificação. Salve e distribua suas criações facilmente.

--
Assistente de IA e busca empresarial | Glean enterprise AI

Glean é a plataforma de assistente de IA que utiliza sua tecnologia de pesquisa de ponta e RAG para gerar as respostas que você precisa.

--

Categorias Relacionadas Outro-Large Language Models (LLMs)

O que é um Modelo de Linguagem de Grande Porte (LLM)?

Um Modelo de Linguagem de Grande Porte (LLM) é um tipo de inteligência artificial projetado para entender e gerar texto semelhante ao humano. Esses modelos são construídos usando técnicas de aprendizado profundo, com foco particular em redes neurais com arquiteturas de transformadores. Os LLMs são treinados em vastos conjuntos de dados para aprender as relações estatísticas entre palavras e frases, permitindo-lhes realizar uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural.

Características Principais dos LLMs

  • Arquitetura de Transformador: Utiliza mecanismos de autoatenção para um processamento eficiente de texto.
  • Pré-treinados em Grandes Conjuntos de Dados: Absorvem extensos corpora de texto para aprender padrões de linguagem.
  • Capacidades de Ajuste Fino: Podem ser ajustados para tarefas específicas através de treinamento adicional.
  • Habilidades Multimodais: Alguns LLMs podem processar e gerar texto, imagens e outros tipos de dados.

Benefícios dos Modelos de Linguagem de Grande Porte

LLMs oferecem inúmeras vantagens no campo da inteligência artificial e do processamento de linguagem natural:

  • Geração de Texto Aprimorada: Capazes de produzir texto coerente e contextualizado.
  • Compreensão de Linguagem Melhorada: Podem compreender e inferir significado a partir de entradas de linguagem complexas.
  • Aplicações Versáteis: Úteis em vários domínios, como tradução, sumarização e análise de sentimento.
  • Escalabilidade: Modelos maiores tendem a ter um desempenho melhor em uma gama mais ampla de tarefas devido ao seu extenso treinamento.

Como Usar Modelos de Linguagem de Grande Porte

Usar LLMs envolve várias etapas para garantir que sejam integrados efetivamente em aplicações:

Implantação

  • Integração de API: Muitos LLMs são acessíveis via APIs, permitindo fácil integração em sistemas de software.
  • Implantação Local: Alguns modelos podem ser implantados localmente para aplicações que exigem privacidade de dados.

Ajuste Fino

  • Treinamento Específico para Tarefas: LLMs podem ser ajustados com dados adicionais para melhorar o desempenho em tarefas específicas.
  • Engenharia de Prompt: Elaborar prompts específicos para guiar as respostas do modelo nas direções desejadas.

Considerações

  • Viés e Ética: Esteja ciente dos potenciais vieses nos dados de treinamento e nas saídas do modelo.
  • Requisitos de Recursos: LLMs podem ser intensivos em recursos, exigindo poder computacional significativo para treinamento e inferência.
  • Monitoramento Contínuo: Avalie regularmente o desempenho do modelo e atualize conforme necessário para manter a precisão e relevância.

Ao entender e aproveitar as capacidades dos Modelos de Linguagem de Grande Porte, empresas e desenvolvedores podem aprimorar suas aplicações com recursos avançados de processamento de linguagem.