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Bruno Kodjaoglanian Cardoso Tulux

Fine-Tuning vs. RAG: Qual a Melhor Estratégia para o seu Projeto de IA?

Se você está construindo aplicações com Inteligência Artificial ou usa agentes, provavelmente já se deparou com o seguinte problema: os modelos de linguagem (LLMs) são incrivelmente inteligentes, mas não sabem nada sobre os dados privados da sua empresa e, às vezes, não respondem no formato exato que você precisa. Para

Processo de Lançamento de Modelos LLM Flagship

Introdução Este documento detalha o processo técnico e as fases envolvidas no lançamento de Modelos de Linguagem Grande (LLM) de ponta, conhecidos como modelos flagship. A compreensão dessas etapas é crucial para desenvolvedores, pesquisadores e estrategistas que operam no ecossistema de IA, especialmente diante da aceleração observada nos ciclos de

Prefill-as-a-Service (PrfaaS): Desagregação de KVCache Cross-Datacenter

1. Introdução e Contexto O serviço de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) é tradicionalmente dividido em duas fases distintas: Prefill (processamento do prompt de entrada) e Decode (geração iterativa de tokens). Devido às características computacionais opostas de cada fase (o prefill é limitado pela computação, enquanto o decode

IntenBERT v2.0 — Documentação de Arquitetura e Capacidades

Modelo Base: BERTimbau (neuralmind/bert-base-portuguese-cased) Domínio: Classificação de Intenção Idioma: Português Brasileiro (PT-BR) Formato de Produção: ONNX Runtime (CPU) Parâmetros: 110M Latência: ~50ms por mensagem em CPU 1. Arquitetura do Modelo 1.1 Backbone: BERTimbau O modelo utiliza BERTimbau (Souza et al., 2020) como backbone, uma

Guia Definitivo: Alinhamento de LLMs com DPO usando Unsloth

Enquanto o Supervised Fine-Tuning (SFT) ensina o modelo a como falar (formato, estilo e sintaxe), o alinhamento ensina o modelo a como pensar e o que preferir. Durante muito tempo, o RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) foi o padrão da indústria, mas sua arquitetura complexa, exigindo múltiplos modelos