Conhecimento de IA Página 7

  INTRODUÇÃO Abordagem baseada em corpos inteligentes para aprimorar a geração aumentada de recuperação. O Multi-Document Agentic RAG (Retrieval Augmented Generation) é um método avançado de recuperação e geração de informações que combina o processamento de vários documentos, sistemas de corpos inteligentes e grandes...

Lançamos um grande número de dicas de mapas de cartas com base no aplicativo Claude. Alguns de vocês podem se perguntar por que não há restrição de formato de saída nas dicas, mas o formato de saída é sempre SVG e estável. Em primeiro lugar, os avisos do mapa de cartas usam a linguagem LISP como "pseudocódigo". O motivo de usar a linguagem LISP é que é possível...

O futuro da otimização da taxa de conversão está aqui - e está sendo impulsionado pela IA. De vídeos personalizados a alcance de e-mail escalável, saiba como maximizar as conversões com a CRO com IA. Se Kieran e eu tivéssemos que investir nossos orçamentos de marketing nos próximos 6 a 12 meses, escolheríamos a conversão por IA...

Resumo Os modelos de linguagem grande (LLMs) despertaram um interesse generalizado em todo o mundo, possibilitando muitos aplicativos de IA que antes eram ilusórios. Os LLMs são controlados por solicitações textuais altamente expressivas e retornam respostas textuais. No entanto, esse texto não estruturado de entrada e saída torna os aplicativos baseados em LLM vulneráveis...

Este eBook, "How to Build a Career in Artificial Intelligence" (Como construir uma carreira em inteligência artificial), escrito por Andrew Ng, fundador da DeepLearning.AI, fornece uma visão geral abrangente de como construir e desenvolver uma carreira em IA, aprendendo a programar, trabalhando em projetos, encontrando empregos e outras etapas. Introdução Este é um guia de desenvolvimento de carreira...

O ToolGen é uma estrutura para integrar o conhecimento da ferramenta diretamente aos modelos de linguagem grande (LLMs), permitindo a invocação perfeita da ferramenta e a geração de linguagem ao representar cada ferramenta como um token exclusivo. Ele foi desenvolvido por Renxi Wang et al. para melhorar o desempenho da recuperação de ferramentas e da conclusão de tarefas. Marcação de ferramentas ...

  Apesar do lançamento contínuo de modelos cada vez maiores e mais inteligentes, os modelos de linguagem grande (LLMs) generativos de última geração ainda sofrem de um grande problema: eles têm um desempenho ruim ao lidar com tarefas que exigem conhecimento especializado. Essa falta de especialização pode levar a vários problemas, como o fenômeno da alucinação, em que a geração de modelos...

Introdução Como o campo da inteligência artificial (IA) continua a crescer, a engenharia de dicas tornou-se uma carreira promissora. Atualmente, muitas pessoas estão se esforçando para adquirir as habilidades necessárias para interagir de forma eficaz com os modelos de linguagem grande (LLMs). Você tem o mesmo desejo? Está pensando por onde começar e como proceder? Nós oferecemos...

RAG significa Retrieval Augmented Generation (Geração Aumentada de Recuperação). Vamos detalhar essa terminologia para ter uma ideia mais clara do que é RAG: R -> Retrieval A -> Augmentation G -> Generation Basicamente, o Large Language Model (LLM) que estamos usando agora não é real...

INTRODUÇÃO Este estudo apresenta o Agora, um protocolo de metacomunicação projetado para redes de Modelo de Linguagem Grande (LLM). O Agora tem como objetivo resolver o trilema entre eficiência, escalabilidade e flexibilidade na comunicação entre agentes, usando uma mistura de linguagem natural e protocolos estruturados para obter eficiência, escalabilidade e flexibilidade...