IAparaDesenvolvedores

Uma introdução técnica porém acessível à arquitetura GPT/Claude. O que significa "prever o próximo token"? Por que não são meros bancos de dados? E o que diabos é o tal do Processamento de Linguagem Natural (NLP) hoje?

A moeda de troca da IA. Como o seu código vira números? Por que "arroz" pode custar mais caro que "rice"? Introdução ao conceito de espaço vetorial — a base de como a máquina entende similaridade sem dicionários.

A memória de curto prazo e a "inteligência" do modelo. O que significa um modelo de 70B versus um de 8B? E por que a janela de contexto é o seu recurso mais precioso (e caro)?

Por que o modelo mente com tanta confiança? Como amansar o caos com o parâmetro de temperatura e top_p. O segredo para resultados reprodutíveis em sistemas que, por definição, são probabilísticos.

Um tour rápido pelo mercado de modelos hoje. Quando usar modelos proprietários (OpenIA, Anthropic) versus modelos Open-Weights (Llama)? Como escolher a ferramenta certa para o seu bolso e problema.