Nesta aula, aprofundei meu entendimento sobre como os modelos de linguagem processam e representam palavras. Aprendi que os word embeddings transformam palavras em vetores numéricos, permitindo que o modelo compreenda relações semânticas entre termos semelhantes. Também explorei como as probabilidades influenciam as respostas geradas, simulando o funcionamento do modelo e observando o impacto do parâmetro de temperatura.
Oi, Robert! Como vai?
Agradeço por compartilhar suas reflexões e aprendizados com a comunidade Alura.
Gostei da sua análise sobre word embeddings e a influência da temperatura nas respostas. Sua explicação mostra que você compreendeu como a IA ajusta o equilíbrio entre criatividade e previsibilidade nas respostas geradas. Continue explorando esses conceitos, pois eles são fundamentais para criar prompts cada vez mais eficazes.
Dica: experimente variar o valor da temperatura em diferentes situações e observe como isso muda o comportamento do modelo. Essa prática ajuda a entender melhor o controle que você pode ter sobre o tom e a criatividade das respostas.
Conte com o apoio do Fórum na sua jornada. Abraços e bons estudos!
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