Se você acompanhou nossos posts anteriores sobre o Jev e o Kev, já entendeu a proposta dos modelos de decisão (“System One”): substituir LLMs generativos gigantes por arquiteturas discriminativas que não geram texto, mas entregam decisões tipadas, com probabilidades calibradas e em milissegundos. Embora o Kev seja uma alternativa completa baseada em decodificadores maiores (a … Ler mais
Se você acompanha as novidades em inteligência artificial, já deve ter percebido um padrão: a maioria dos lançamentos gira em torno de modelos de linguagem generativos (LLMs) cada vez maiores, capazes de conversar, redigir artigos, escrever código e debater ideias. No entanto, nos bastidores dos sistemas de produção e arquiteturas de software, nem tudo precisa … Ler mais
A rápida evolução dos agentes de IA (os chamados agentic systems) trouxe uma enxurrada de novos termos para o vocabulário de arquitetura de software: Prompt Engineering, Context Engineering, Harness Engineering e, mais recentemente, Loop Engineering. Com tantos neologismos, é fácil dispensar essas nomenclaturas como mero buzzword. No entanto, a confusão entre Harness Engineering e Loop … Ler mais
A Quantização (ou Quantization) é uma das técnicas fundamentais de otimização no campo do Aprendizado de Máquina. Ela permite compactar Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), reduzindo drasticamente o consumo de memória (VRAM/RAM) e acelerando o tempo de resposta, com uma perda mínima na capacidade de raciocínio. Em termos simples, quantizar é reduzir a precisão numérica … Ler mais
Para entender o Multi-Head Attention (MHA) ou Atenção Multi-Cabeça, precisamos primeiro dar um passo atrás e ver a limitação de usar a equação da atenção (o Scaled Dot-Product Attention) apenas uma vez – ela foi explicada em https://www.anom.ia.br/explicando-o-mecanismo-de-autoatencao-das-llms/. O Problema de Uma Única “Cabeça” A linguagem humana é complexa e possui múltiplas camadas de significado … Ler mais
O Mecanismo de Atenção (especificamente o Self-Attention ou Autoatenção) é a inovação matemática que tornou as LLMs viáveis. Antes dele, as redes neurais processavam texto de forma sequencial, esquecendo o início da frase ao chegar no final. O mecanismo de atenção resolveu isso permitindo que o modelo foque dinamicamente nas partes mais relevantes de todo … Ler mais