Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Ajuste de Instruções
Processo de fine-tuning de um modelo pré-treinado em pares instrução-resposta para melhorar sua capacidade de seguir instruções. Essa abordagem otimiza o modelo para zero-shot e few-shot learning.
Meta-Prompting
Estratégia avançada onde o próprio prompt é gerado ou otimizado por outro modelo ou processo automatizado. Essa abordagem permite adaptar dinamicamente os prompts às especificidades de cada tarefa.
Transferência Zero-Shot
Capacidade de um modelo aplicar seus conhecimentos aprendidos em uma tarefa ou domínio a uma tarefa completamente diferente sem exemplos específicos. Essa competência é crucial para a generalização em larga escala.
Adaptação Few-Shot
Processo pelo qual um modelo ajusta rapidamente seu comportamento a partir de um número mínimo de exemplos para uma nova tarefa. A adaptação ocorre no nível da ativação sem modificação dos pesos da rede.
Calibração de Prompt
Técnica de ajuste fino dos prompts para alinhar as distribuições de probabilidade do modelo com as expectativas específicas de uma tarefa. A calibração melhora a confiabilidade e a consistência das previsões.
Prompting Contextual
Abordagem de prompting que integra dinamicamente o contexto relevante na instrução para guiar o modelo a respostas mais precisas. Este método adapta o prompt com base nas informações disponíveis.
Aprendizagem Multi-Shot
Variante do few-shot learning que utiliza um número moderado de exemplos (geralmente 5-20) para otimizar a aprendizagem em contexto. Essa abordagem equilibra eficiência e desempenho em tarefas complexas.
Prompting Adaptativo
Sistema de prompting que ajusta automaticamente as instruções com base nas respostas anteriores do modelo e nas métricas de desempenho. Essa adaptação dinâmica otimiza a interação em tempo real.
Conjunto de Prompts
Técnica que utiliza vários prompts diferentes para a mesma tarefa e combina os seus resultados para melhorar a robustez e a precisão. O conjunto de prompts explora diversas perspectivas sobre o problema.