CE-IA3 LLMs e Processamento de Linguagem Natural (PLN)

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O que é Processamento de Linguagem Natural (PLN)?

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PLN é um campo da Inteligência Artificial que busca permitir que máquinas compreendam, interpretem e gerem linguagem humana.

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Como os Large Language Models (LLMs) revolucionaram o PLN?

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LLMs oferecem capacidades avançadas de geração e compreensão de texto.

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Quais são algumas tarefas realizadas por LLMs?

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Geração de texto, tradução automática, resumo de textos, análise de sentimentos, chatbots inteligentes.

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Quais são alguns dos principais LLMs e suas aplicações?

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GPT-4 (OpenAI) - Chatbots, geração de texto; BERT (Google) - Busca, compreensão de contexto; Llama 2 (Meta) - Código aberto, pesquisa; PaLM 2 (Google) - Raciocínio avançado.

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Qual é a base das arquiteturas dos LLMs?

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Transformers, pré-treinamento em grandes datasets, ajuste fino para tarefas específicas.

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O que é tokenização em LLMs?

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Tokenização é a divisão do texto em unidades menores chamadas tokens.

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O que são embeddings em LLMs?

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Embeddings são representações numéricas de palavras.

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O que é o Attention Mechanism em LLMs?

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É o foco em partes relevantes do texto para melhor compreensão.

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O que é Transfer Learning em LLMs?

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Aproveitamento de conhecimento pré-treinado para novas tarefas.

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Quais são algumas aplicações do PLN com LLMs?

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Educação (tutores virtuais), negócios (atendimento ao cliente), saúde (análise de prontuários), direito (pesquisa jurídica), mídia (geração de notícias).