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Quantização Pós-Treinamento para Modelos de Linguagem: Métodos de 8 e 4 Bits

Aprenda como a quantização pós-treinamento em 8 e 4 bits permite rodar modelos de linguagem grandes como LLaMA e Qwen em GPUs comuns, com até 60% menos custo e sem perder precisão. Técnicas como SmoothQuant, AWQ e GPTQ explicadas de forma prática.

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NLP Estatístico vs NLP Neural: Por Que os Modelos de Linguagem Grandes Reescreveram as Regras

NLP estatístico e NLP neural representam duas abordagens diferentes para processar linguagem humana. Enquanto o primeiro usa regras e estatísticas, o segundo, impulsionado por LLMs, entende contexto e gera texto com alta precisão. Mas nenhum é perfeito - e o futuro está na combinação dos dois.

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Truques de Eficiência em Transformers: KV Caching e Batch Contínuo no Serviço de LLMs

KV caching e batch contínuo são técnicas essenciais para tornar LLMs rápidos e baratos em produção. Saiba como reduzir custos em até 5x sem perder qualidade e como implementar essas otimizações hoje.

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Navegação Web Fundamentada para Agentes de IA: Como Busca e Fontes Melhoram a Precisão

A navegação web fundamentada permite que agentes de IA busquem e usem informações em tempo real na web, aumentando a precisão em tarefas como busca de preços e verificação de notícias. Saiba como funciona, seus desafios e o futuro dessa tecnologia.

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Will RAG become obsolete? The real future of AI prompts in 2025

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O que é Ollama? Guia simples para rodar modelos de IA localmente

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Prompt Compression: Como Reduzir Tokens Sem Perder Qualidade em Modelos de Linguagem

Aprenda como reduzir tokens em prompts de IA sem perder qualidade. Técnicas comprovadas para economizar custos, aumentar velocidade e melhorar respostas de modelos como GPT-4 e Claude 3.

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