São Paulo — InkDesign News — A integração de técnicas de machine learning e deep learning tem transformado o cenário tecnológico atual. O uso inteligente de dados contextuais e engenharia de prompts vem se mostrando eficaz para otimizar processos empresariais e melhorar a comunicação entre sistemas.
Arquitetura de modelo
O uso de Modelos de Linguagem Grande (LLM) está em ascensão na área de AI. Esses modelos aproveitam técnicas de aprendizado profundo, permitindo a compreensão de texto e a geração de respostas mais contextualizadas. A arquitetura desses modelos, que pode incluir camadas de transformadores, é adaptável a diferentes contextos, aumentando sua eficácia.
A combinação de contextos distintos potencializa o desempenho do LLM.
(“The combination of distinct contexts enhances LLM performance.”)— Dr. Ana Pereira, Pesquisadora, Universidade de Tecnologia de São Paulo
Treinamento e otimização
Os métodos de treinamento para esses modelos envolvem a utilização de dados de múltiplas fontes. O tempo de treinamento pode variar significativamente, mas a aplicação de técnicas como transfer learning diminui o esforço necessário ao incluir informações de projetos anteriores. Benchmarking de desempenho tem sido uma prática comum para assegurar a eficácia e a acurácia dos modelos.
A implementação de aprendizado por transferência reduz o custo computacional em novos projetos.
(“The implementation of transfer learning reduces computational costs in new projects.”)— Carlos Silva, Engenheiro de Dados, Tech Innovations
Resultados e métricas
Limitar a complexidade durante a execução de tarefas, como análise de código-fonte, se torna viável por meio da criação de mapas de execução que unificam dados de diferentes repositórios. As métricas de acurácia, que variam de 85% a 95%, demonstram um incremento significativo na eficiência de processos.
A melhoria na documentação através de fluxogramas se traduz em comunicação eficiente entre equipes.
(“The improvement in documentation through flowcharts translates to efficient communication among teams.”)— Fernanda Costa, CTO, SoftTech
A prática de engenharia de contexto não apenas melhora o entendimento de sistemas interconectados, mas também apresenta um caminho promissor para a automação de processos. A tendência é que, cada vez mais, empresas adotem essas técnicas para aprimorar suas operações e promover inovação.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
