Glossário Engenharia de Prompts

  1. AI (Artificial Intelligence) – Inteligência Artificial: A capacidade das máquinas de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana.
  2. LLM (Large Language Model) – Modelo de Linguagem Grande: Modelos de IA treinados em grandes quantidades de texto para gerar e entender a linguagem humana.
  3. Fine-tuning – Ajuste fino: O processo de treinar adicionalmente um modelo pré-treinado com dados específicos para uma tarefa ou domínio.
  4. RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) – Aprendizado por Reforço com Feedback Humano: Uma técnica usada para treinar modelos de linguagem para se comportar de acordo com as preferências humanas.
  5. Prompt : O texto inicial fornecido ao modelo de linguagem para gerar uma resposta.
  6. Prompt engineering – Engenharia de prompt: A arte e a ciência de criar prompts eficazes para obter resultados desejados dos modelos de linguagem.
  7. Token – Token: As menores unidades de texto (palavras, subpalavras ou caracteres) com as quais os modelos de linguagem trabalham.
  8. Context window – Janela de contexto: A quantidade de texto que um modelo de linguagem pode considerar ao gerar uma resposta.
  9. Temperature – Temperatura: Um parâmetro que controla a aleatoriedade das previsões do modelo durante a geração de texto.
  10. RAG (Retrieval Augmented Generation) – Geração Aumentada por Recuperação: Uma técnica que combina a recuperação de informações com a geração de modelos de linguagem para melhorar a precisão e a relevância do texto gerado.
  11. Open Source – Código Aberto: Software cujo código-fonte é disponibilizado publicamente, permitindo que qualquer pessoa o use, estude, modifique e distribua livremente.
  12. Alucinar – Alucinar: Quando um modelo de linguagem gera informações incorretas, imprecisas ou fictícias que não estão baseadas em fatos reais ou no contexto fornecido.
  13. RAG (Retrieval Augmented Generation) – Geração Aumentada por Recuperação: Uma técnica que combina a recuperação de informações com a geração de modelos de linguagem para melhorar a precisão e a relevância do texto gerado.

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