Modelos de Linguagem
Fine-tuning ou RAG: quando treinar um modelo próprio e quando buscar documentos
Descubra a diferença prática entre ajuste fino (fine-tuning) e recuperação aumentada de geração (RAG). Saiba qual abordagem escolher…
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Temperatura e parâmetros de geração: como controlar a resposta da IA
Entenda o que são Temperature, Top-P, Top-K e Presence Penalty. Veja como configurar os hiperparâmetros de LLMs para…
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Llama 3.2 vs Mistral Nemo: qual o melhor modelo aberto para rodar local
Comparação prática entre Llama 3.2 e Mistral Nemo para inferência local: consumo de VRAM, janela de contexto, suporte…
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Mecanismos de atenção em IA: MHA, GQA e MQA explicados na prática
Entenda como Multi-Head Attention (MHA), Grouped-Query Attention (GQA) e Multi-Query Attention (MQA) funcionam e por que impactam a…
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Prompt caching na OpenAI e no Claude: como economizar até 90% em APIs
Como funciona o Prompt Caching nas APIs da Anthropic e OpenAI: redução de até 90% nos custos de…
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Modelos multimodais: como a IA entende imagem, áudio e vídeo
Entenda como modelos como Gemini, GPT-4o e Claude processam imagem, áudio e vídeo nativamente, como calculam tokens e…
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Quantização de modelos de IA (GGUF, AWQ e EXL2): guia prático
Aprenda como funciona a quantização de modelos abertos de IA (GGUF, AWQ e EXL2) para rodar Llama 3,…
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Gemini, ChatGPT, Claude e Meta AI: o que cada um conecta (Gmail, WhatsApp, Excel, Ads)
Comparativo das integrações de Gemini, ChatGPT, Claude e Meta AI com Gmail, WhatsApp, planilhas e anúncios, conferido nas…
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Modelos pequenos de IA: quando um modelo leve resolve
Haiku 5.5, GPT-6 Luna, Gemini Flash-Lite, Gemma 4 e Qwen3.5: quando um modelo leve basta, quanto custa, como…
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Janela de contexto: quanto texto a IA lê e por que isso importa
Quanto texto Claude, GPT-6 e Gemini 4 Argon leem de uma vez, por que contexto longo perde precisão…