Tenho ajustado LLMs há mais de 2 anos! Aqui estão as 5 principais técnicas de ajuste fino de LLM, explicadas com visuais:

O que é engenharia de contexto❓ E por que é que todos estão a falar sobre isso...👇 A engenharia de contexto está rapidamente a tornar-se uma habilidade crucial para engenheiros de IA. Já não se trata apenas de sugestões inteligentes; trata-se da orquestração sistemática do contexto. 🔷 O Problema: A maioria dos agentes de IA falha não porque os modelos sejam maus, mas porque carecem do contexto certo para ter sucesso. Pense nisso: os 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: - A informação certa - As ferramentas certas - No formato certo Isto garante que o LLM possa completar a tarefa de forma eficaz. 🔶 Por que a Engenharia de Prompt Tradicional não é suficiente: No início, focávamos em "palavras mágicas" para obter melhores respostas. Mas à medida que as aplicações de IA se tornam complexas, um contexto completo e estruturado importa muito mais do que uma formulação inteligente. 🔷 4 Componentes Chave de um Sistema de Engenharia de Contexto: 1️⃣ Fluxo de Informação Dinâmico O contexto vem de múltiplas fontes: usuários, interações anteriores, dados externos, chamadas de ferramentas. O seu sistema precisa de reunir tudo isso de forma inteligente. 2️⃣ Acesso a Ferramentas Inteligentes Se a sua IA precisa de informações ou ações externas, dê-lhe as ferramentas certas. Formate as saídas para que sejam o mais digeríveis possível. 3️⃣ Gestão de Memória - Curto prazo: Resumir conversas longas - Longo prazo: Lembrar as preferências do usuário ao longo das sessões 4️⃣ Otimização de Formato Uma mensagem de erro curta e descritiva supera sempre um enorme blob JSON. 🔷 A Conclusão A engenharia de contexto está a tornar-se a nova habilidade central porque aborda o verdadeiro gargalo: não a capacidade do modelo, mas a arquitetura da informação. À medida que os modelos melhoram, a qualidade do contexto torna-se o fator limitante. Vou partilhar mais à medida que as coisas evoluem e se tornam mais concretas! Fique atento!! 🙌 ____ Se achou útil, partilhe com a sua rede. Encontre-me → @akshay_pachaar ✔️ Para mais insights e tutoriais sobre LLMs, Agentes de IA e Aprendizagem de Máquina!

Destilação de conhecimento em LLMs, claramente explicada:

Como os LLMs treinam LLMs, claramente explicado (com elementos visuais):

Vamos construir um aplicativo RAG "Converse com o seu Código" usando o Qwen3-Coder:

Aplicativo multimodal RAG alimentado por MCP! Permite que você faça RAG sobre: - Áudio - Vídeo - Imagens - E texto 100% open-source, aqui está um guia passo a passo:

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

Protocolo Universal de Chamada de Ferramentas! Uma alternativa mais segura, fiável e escalável ao MCP. O Protocolo Universal de Chamada de Ferramentas (UTCP) permite que qualquer agente se comunique com qualquer ferramenta—HTTP, gRPC, WebSocket, até mesmo o seu CLI local—sem wrappers, latência ou bloqueios. 100% open-source.

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