Explorando as LLMS | IA: explorando o potencial da inteligência artificial generativa

IAs não leem, elas calculam! Para uma LLM, a diferença entre 'rei' e 'rainha' não é a nobreza, mas uma simples equação matemática em um mapa com milhares de dimensões."Elas não "entendem" o significado de uma palavra como um ser humano. Em vez disso, elas transformam cada palavra ou pedaço de palavra em uma longa lista de números, chamada de "vetor". Esse processo tem duas etapas principais:
Tokenização: Primeiro, o modelo quebra seu texto em pedaços, os "tokens". Um token pode ser uma palavra inteira ("gato"), parte de uma palavra ("pens-" e "-ando") ou até um sinal de pontuação. Por exemplo, a frase "Eu amo IA generativa" pode se tornar ["Eu", " amo", " IA", " gener", "ativa"].
Embeddings (A Criação do Mapa): A parte mais incrível vem agora. Cada um desses tokens é convertido em um vetor com centenas ou milhares de números. Esses números funcionam como coordenadas que posicionam o token em um "espaço semântico" de altíssima dimensão.

Oi, Rodrigo. Tudo certo?

Sua reflexão sobre o funcionamento interno das LLMs é muito interessante e mostra que você está pensando além da superfície. É verdade que, para a inteligência artificial, o processamento de linguagem é um processo matemático. A analogia com os vetores e o mapa multidimensional, ou 'espaço semântico', é um jeito perfeito de explicar como a IA lida com o significado das palavras.

Ao mergulhar nos conceitos de tokenização e embeddings, você compreende um ponto importante: a 'compreensão' da IA não é humana, mas sim baseada em relações numéricas. Essa abordagem mostra por que essas IAs conseguem encontrar padrões, gerar textos coerentes e até fazer analogias entre ideias que, para nós, parecem abstratas.

Obrigado por compartilhar sua perspectiva.

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