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著者: FC
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エピソード
  • #23. Chain of Thought Prompting
    2025/06/29

    O texto provém de um livro, "Chain of Thought Prompting: Prompt Engineering with Chain of Thought for ChatGPT 4," escrito por Edward Chalk e auto-publicado em 2024, que se concentra na otimização da interação com modelos de IA generativa, como o ChatGPT 4. A obra propõe o uso de "Chain of Thought Prompting" para simular o processo de raciocínio humano em múltiplos passos, visando desbloquear o potencial da IA. Além disso, o livro explora a aplicação da Análise Transacional para a compreensão e síntese da mente humana em IA, e discute a análise de sistemas para resolver problemas complexos. Exemplos práticos demonstram como diferentes estilos de pensamento e a colaboração com "Custom GPTs" aprimoram as respostas da IA, tornando-as mais precisas e úteis.

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    7 分
  • #22. What are Embeddings?
    2025/06/29

    O documento "embeddings.pdf" de Vicki Boykis explora o conceito de embeddings, que são representações numéricas de dados para modelos de aprendizado de máquina, e sua evolução. A autora detalha a história e as aplicações industriais dessas estruturas de dados, desde métodos iniciais como one-hot encoding e TF-IDF até abordagens modernas baseadas em redes neurais, como Word2Vec e Transformer. O texto também discute a importância dos embeddings em sistemas de recomendação e pesquisa, abordando desafios práticos como armazenamento, atualização e avaliação em ambientes de produção de aprendizado de máquina.

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    8 分
  • #21. Memória Semântica (rawk)
    2025/06/29

    O texto "Memória Semântica: O Entendimento de Texto por Computadores" explica como os sistemas de inteligência artificial conseguem compreender o significado de um texto em vez de apenas buscar por palavras-chave exatas. Ele introduz o conceito de embeddings vetoriais, que transformam palavras e documentos em representações numéricas, permitindo que significados semelhantes fiquem "próximos" em um espaço multidimensional. A similaridade de cosseno é apresentada como a ferramenta matemática para medir essa proximidade, ou seja, quão semelhantes dois textos são semanticamente. Essa combinação é fundamental para a busca semântica, que retorna resultados mais relevantes e contextualmente alinhados às perguntas dos usuários, mesmo que não usem os termos exatos. O artigo conclui demonstrando a aplicação desses conceitos em sistemas de IA modernos, revolucionando a forma como interagimos com as informações.

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    5 分

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