Eu tenho ajustado LLMs por mais de 2 anos! Aqui estão as 5 principais técnicas de ajuste fino do LLM, explicadas com recursos visuais:

O que é engenharia de❓ contexto E por que todo mundo está falando sobre isso... 👇 A engenharia de contexto está rapidamente se tornando uma habilidade crucial para engenheiros de IA. Não se trata mais apenas de estímulos inteligentes; é sobre a orquestração sistemática do contexto. 🔷 O problema: A maioria dos agentes de IA falha não porque os modelos são ruins, mas porque não têm o contexto certo para ter sucesso. Pense nisso: LLMs não são leitores de mentes. Eles só podem trabalhar com o que você lhes dá. A engenharia de contexto envolve a criação de sistemas dinâmicos que oferecem: - As informações corretas - As ferramentas certas - No formato certo Isso garante que o LLM possa concluir a tarefa com eficiência. 🔶 Por que a Engenharia de Prompt Tradicional não é suficiente: No início, nos concentramos em "palavras mágicas" para obter melhores respostas. Mas, à medida que os aplicativos de IA se tornam complexos, o contexto completo e estruturado é muito mais importante do que frases inteligentes. 🔷 4 Componentes-chave de um sistema de engenharia de contexto: 1️⃣ Fluxo dinâmico de informações O contexto vem de várias fontes: usuários, interações anteriores, dados externos, chamadas de ferramentas. Seu sistema precisa reunir tudo de forma inteligente. 2️⃣ Acesso inteligente a ferramentas Se sua IA precisar de informações ou ações externas, forneça as ferramentas certas. Formate as saídas para que sejam digeríveis ao máximo. 3️⃣ Gerenciamento de memória - Curto prazo: Resuma conversas longas - Longo prazo: lembre-se das preferências do usuário nas sessões 4️⃣ Otimização de formato Uma mensagem de erro curta e descritiva supera um blob JSON massivo todas as vezes. 🔷 Ponto-chave A engenharia de contexto está se tornando a nova habilidade central porque aborda o gargalo real: não a capacidade do modelo, mas a arquitetura da informação. À medida que os modelos melhoram, a qualidade do contexto se torna o fator limitante. Compartilharei mais à medida que as coisas evoluírem e se tornarem mais concretas! Fique ligado!! 🙌 ____ Se você achou perspicaz, compartilhe novamente com sua rede. Encontre-me → @akshay_pachaar ✔️ Para obter mais insights e tutoriais sobre LLMs, agentes de IA e aprendizado de máquina!

Destilação do conhecimento em LLMs, claramente explicada:

Como os LLMs treinam LLMs, claramente explicados (com recursos visuais):

Vamos criar um aplicativo RAG "Converse com seu código" usando o Qwen3-Coder:

Aplicativo RAG multimodal com MCP! Ele permite que você faça RAG sobre: -Áudio -Vídeo -Imagens - E texto 100% de código aberto, aqui está um guia passo a passo:

Acabei de construir o servidor MCP definitivo para IA multimodal. Ele permite que você faça RAG em áudio, vídeo, imagens e texto! 100% de código aberto, aqui está o detalhamento completo ... 👇

Transformador vs. Mistura de Especialistas em LLMs, explicado visualmente:

Protocolo de chamada de ferramenta universal! Uma alternativa mais segura, confiável e escalável ao MCP. O Universal Tool Calling Protocol (UTCP) permite que qualquer agente se comunique com qualquer ferramenta (HTTP, gRPC, WebSocket, até mesmo sua CLI local) sem wrappers, latência ou bloqueio. 100% de código aberto.

🤖 🛡️ Pontuação de confiança do Cleanlab O poderoso sistema de pontuação de confiança do Cleanlab evita alucinações de IA no suporte ao cliente, integrando-se perfeitamente ao LangGraph para detectar e bloquear respostas problemáticas antes de chegar aos usuários. Explore a implementação técnica aqui: