Os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs, na sigla em inglês) revolucionaram o panorama da inteligência artificial, expandindo os limites do possível ao gerar conteúdo semelhante ao humano com uma precisão e qualidade impressionantes. No entanto, apesar das suas capacidades notáveis, estes modelos enfrentam desafios na atualização constante do conhecimento e na abordagem de temas específicos.

O Poder e as Limitações dos LLMs

Os LLMs são pré-treinados em grandes volumes de texto, permitindo-lhes aprender as nuances da linguística, como a sintaxe e a semântica.

Apesar deste avançado processo de aprendizagem, os LLMs têm limitações devido à abrangência do seu conhecimento, que pode tornar-se rapidamente desatualizado face ao mundo acelerado em que vivemos hoje. Além disso, ao lidar com domínios complexos e especializados, os LLMs podem gerar “alucinações” — informações falsas, imprecisas ou não baseadas em factos, que aparentam ser plausíveis, mas carecem de autenticidade.

O Papel da Geração Aumentada de Recuperação (RAG)

Para ultrapassar estas limitações e melhorar o desempenho dos LLMs, surgiu uma solução chamada Geração Aumentada de Recuperação (RAG). Esta técnica aumenta a capacidade dos LLMs de gerar informações precisas e contextualmente relevantes ao integrar fontes de conhecimento externas.

A RAG permite que os LLMs acedam a informações atualizadas, fornecendo um mecanismo para gerar respostas que não só são semelhantes à linguagem humana, mas também alinhadas com os factos mais recentes e adaptadas ao domínio em questão.

Gen.ai Uploader da Visor.ai

A Visor.ai utiliza o poder da RAG ao apresentar o Gen.ai Uploader, uma funcionalidade intuitiva que permite aos clientes melhorar o desempenho dos LLMs em áreas específicas. Ao possibilitar o carregamento de documentos externos importantes, como PDFs, URLs ou ficheiros DOCX, o Gen.ai Uploader integra estes conjuntos de dados personalizados com as capacidades generativas dos LLMs.

Com o Gen.ai Uploader, os nossos clientes conseguem personalizar o comportamento e as respostas do RAG, minimizando as “alucinações” e garantindo interações precisas. O que diferencia a Visor.ai no mercado, é a nossa capacidade de tirar partido dos LLMs e do desempenho do RAG para oferecer uma resposta totalmente personalizada e confiável.

Como Funciona?

Através de um painel de controlo intuitivo, os clientes podem carregar conteúdos específicos do seu domínio para garantir que a IA utilize informações relevantes e atualizadas. Esta integração evita os problemas de conhecimento obsoleto ou demasiado generalista, assegurando que a IA consiga abordar temas complexos e especializados com maior precisão.

Conclusão

O Gen.ai Uploader representa um avanço significativo na tecnologia de IA, ao combinar as vastas capacidades dos LLMs com o poder da Geração Aumentada de Recuperação. Ao permitir que os utilizadores introduzam conhecimentos específicos e atualizados, a Visor.ai oferece uma solução de alto desempenho, adaptada às necessidades das empresas, ajudando-as a resolver problemas complexos com confiança e precisão. Liberte o poder da inovação e eficiência com a Visor.ai – entre em contacto connosco!

A tecnologia de Inteligência Artificial (IA) está a avançar a um ritmo sem precedentes, impulsionada em grande parte pelo desenvolvimento acelerado e pela disponibilização pública de novos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs ou Large Language Models em inglês). Embora estes modelos ofereçam melhorias impressionantes no desempenho, quando comparado com os anteriores, a transição para versões mais recentes pode apresentar desafios devido a variações nos resultados e comportamento que apresentam. Estas variações podem frequentemente originar respostas indesejadas e inesperadas, o que pode impactar negativamente os serviços. Garantir a estabilidade e a qualidade durante as transições de modelo pode ser demorado e tecnicamente exigente e, para lidar com estes desafios, a Visor.ai oferece agora duas novas abordagens multi-modais: H.ermes e H.ermes 2!

O que significa H.ermes?

H.ermes e H.ermes 2 são soluções multimodais que integram Modelos de Linguagem de Grande Escala de última geração, especificamente transformers generativos pré-treinados (GPT), desenvolvidos internamente pela Visor.ai, juntamente com modelos clássicos de aprendizagem automática. 

Uma abordagem multimodal tem vantagens tanto ao nível da aprendizagem profunda como da aprendizagem automática tradicional, resultando num desempenho potencialmente superior numa ampla gama de aplicações. Em comparação com as abordagens tradicionais, o H.ermes é capaz de desenvolver um raciocínio profundo e de compreender contextos complexos, lidando com a variabilidade e ambiguidade presentes na comunicação humana. Pode realizar tarefas como sumarizar, criar texto e responder a perguntas, tudo personalizável através de uma interface simples e intuitiva, sem necessidade de conhecimentos técnicos.

Por outro lado, quando comparado com LLMs, as abordagens multimodais beneficiam da precisão e exatidão que os modelos tradicionais de aprendizagem automática podem oferecer para tarefas específicas e limitadas.

Conclusão

Estas abordagens foram desenhadas para serem constantemente atualizadas, acompanhando os avanços da IA, ao mesmo tempo que mantêm a estabilidade e a qualidade do serviço para os nossos clientes. Através da utilização de várias técnicas de IA é possível reduzir “alucinações” — um fenómeno em que o modelo gera informações que parecem plausíveis, mas que são incorretas, enganosas ou completamente fictícias. Para clientes que possam precisar de um modelo simples e económico, a Visor.ai oferece o H.ermes. Por outro lado, para clientes que necessitam de um modelo LLM robusto, a Visor.ai oferece o H.ermes 2. Adicionalmente, ambas as soluções oferecem o benefício de um suporte contínuo ao cliente, assegurado pela nossa equipa.