Enable javascript in your browser for better experience. Need to know to enable it? Go here.
Publicado : Apr 03, 2024
NÃO ENTROU NA EDIÇÃO ATUAL
Este blip não está na edição atual do Radar. Se esteve em uma das últimas edições, é provável que ainda seja relevante. Se o blip for mais antigo, pode não ser mais relevante e nossa avaliação pode ser diferente hoje. Infelizmente, não conseguimos revisar continuamente todos os blips de edições anteriores do Radar. Saiba mais
Apr 2024
Evite ?

Na pressa para aproveitar o que há de mais recente em IA, muitas organizações estão adotando rapidamente modelos de linguagem de grande porte (LLMs) para diversas aplicações, desde geração de conteúdo até processos complexos de tomada de decisão. O fascínio pelos LLMs é inegável; eles oferecem uma solução aparentemente sem esforço para problemas complexos, e as pessoas desenvolvedoras muitas vezes podem criar tal solução rapidamente e sem a necessidade de anos de experiência em aprendizado de máquina (ML) profundo. Pode ser tentador lançar uma solução baseada em LLM assim que ela esteja mais ou menos funcional e seguir em frente. Embora essas provas de conceito baseadas em LLM sejam úteis, aconselhamos as equipes a analisarem cuidadosamente para que a tecnologia está sendo usada e a considerarem se um LLM é realmente a solução final correta. Muitos problemas que um LLM pode resolver - como análise de sentimento ou classificação de conteúdo - podem ser resolvidos de forma mais barata e fácil usando o Processamento de Linguagem Natural (PLN) tradicional. Analisar o que o LLM está fazendo e, em seguida, analisar outras soluções potenciais não apenas mitiga os riscos associados ao uso excessivo de LLMs , mas também promove uma compreensão e aplicação mais matizadas das tecnologias de IA.

Baixe o PDF

 

 

 

English | Español | Português | 中文

Inscreva-se para receber o boletim informativo Technology Radar

 

 

Seja assinante

 

 

Visite nosso arquivo para acessar os volumes anteriores