No contexto do Processamento de Linguagem Natur...

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Ano: 2024Banca: FGVOrganização: MFDisciplina: Engenharia de SoftwareTemas: Inteligência Artificial

No contexto do Processamento de Linguagem Natural, a geração aumentada de recuperação (ou RAG, do inglês RetrievalAugmented Generation) é uma técnica que visa a melhorar a acurácia e a confiabilidade de modelos de IA Generativa.

O objetivo principal dessa técnica é

diminuir o volume de dados necessário para o treinamento de modelos de IA concentrando-se exclusivamente em dados de alta qualidade.

aumentar a capacidade dos modelos de IA generativa de produzir conteúdo visual, como imagens e vídeos, a partir de descrições textuais.

integrar técnicas de aprendizado por reforço para permitir que modelos de IA generativa aprendam com seus próprios erros e sucessos durante a geração de texto.

facilitar a interação entre modelos de IA generativa e interfaces de usuário, melhorando a experiência do usuário ao gerar respostas mais interativas.

enriquecer os modelos de IA generativa com informações obtidas de bases de dados externas no momento da geração, elevando a precisão e a riqueza dos textos gerados.

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O objetivo principal dessa técnica é

diminuir o volume de dados necessário para o treinamento de modelos de IA concentrando-se exclusivamente em dados de alta qualidade.

aumentar a capacidade dos modelos de IA generativa de produzir conteúdo visual, como imagens e vídeos, a partir de descrições textuais.

integrar técnicas de aprendizado por reforço para permitir que modelos de IA generativa aprendam com seus próprios erros e sucessos durante a geração de texto.

facilitar a interação entre modelos de IA generativa e interfaces de usuário, melhorando a experiência do usuário ao gerar respostas mais interativas.

enriquecer os modelos de IA generativa com informações obtidas de bases de dados externas no momento da geração, elevando a precisão e a riqueza dos textos gerados.

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