AGI
Inteligência artificial geral: termo usado para sistemas com capacidade ampla de realizar tarefas cognitivas. Não há uma definição operacional universalmente aceita.
CONSULTAR / GLOSSÁRIO
Os termos, sem o mistério.
Definições diretas para acompanhar uma conversa sobre IA — e saber o que perguntar depois.
API
Interface que permite a um programa solicitar funções de outro. Uma API de IA pode receber uma entrada e devolver texto ou outro resultado.
Agente
Sistema que usa um modelo, ferramentas e um ciclo de execução para avançar em uma tarefa. Sua autonomia depende das permissões e do fluxo definidos.
Alucinação
Saída incorreta ou inventada apresentada como plausível. Pode incluir números, referências e explicações falsas, mesmo com tom confiante.
Aprendizado de máquina
Métodos que aprendem regularidades a partir de dados para produzir previsões, classificações ou outras saídas.
Aprendizado por reforço
Aprendizado a partir de recompensas associadas a ações. O comportamento resultante depende de como a recompensa é definida.
Atenção
Mecanismo que pondera relações entre partes da entrada. É central em transformers; não equivale à atenção humana.
Benchmark
Conjunto de testes para avaliar desempenho sob condições específicas. Uma pontuação não resume todos os usos de um modelo.
Checkpoint
Conjunto salvo de parâmetros de um modelo em um estágio de treinamento. Versões diferentes podem ter comportamentos e licenças distintos.
Contexto
Material fornecido ao modelo em uma solicitação, incluindo instruções, conversa e documentos. É diferente de conhecimento aprendido no treinamento.
Código aberto
Distribuição sob uma licença com liberdades de uso, estudo, modificação e redistribuição. Em IA, examine quais componentes foram realmente publicados.
Deep learning
Aprendizado de máquina com redes neurais de múltiplas camadas. Usado em linguagem, visão, áudio e outras tarefas.
Destilação
Treinamento que transfere parte do comportamento de um modelo para outro, frequentemente menor. Não garante desempenho idêntico.
Difusão
Abordagem generativa que aprende a reverter um processo de corrupção por ruído. Muito usada na geração visual.
Embedding
Representação numérica de um conteúdo, útil para buscar similaridade e recuperar informações. Similaridade não é garantia de equivalência de significado.
Fine-tuning
Treinamento adicional para adaptar um modelo a comportamentos ou tarefas. Não é sinônimo de inserir documentos em uma conversa.
GGUF
Formato de arquivo comum para distribuir modelos em runtimes como llama.cpp. Suporte depende da arquitetura e da versão do aplicativo.
GPU
Processador adequado a muitas operações paralelas. Pode acelerar treinamento e inferência, desde que hardware e software sejam compatíveis.
Inferência
Execução de um modelo já treinado para produzir uma saída a partir de uma entrada.
Janela de contexto
Limite de material que o modelo pode considerar em uma solicitação, geralmente medido em tokens. Não garante uso perfeito de tudo que cabe.
LLM
Large language model, ou grande modelo de linguagem. Trabalha com padrões de linguagem e pode ser integrado a outras modalidades e ferramentas.
Latência
Tempo até a resposta ou até uma parte dela chegar. Pode incluir rede, fila, processamento e uso de ferramentas.
LoRA
Técnica de adaptação que treina um conjunto menor de parâmetros adicionais. Pode reduzir o custo de ajuste fino.
MCP
Model Context Protocol: protocolo para conectar aplicações de IA a ferramentas e fontes de contexto. Conectar não significa conceder acesso irrestrito.
Mixture of Experts (MoE)
Arquitetura que encaminha partes do processamento a subconjuntos especializados. Parâmetros totais e parâmetros ativos são medidas diferentes.
Modelo multimodal
Modelo que processa ou gera mais de uma modalidade, como texto e imagem. As modalidades de entrada e saída podem ser diferentes.
Overfitting
Ajuste excessivo aos exemplos de treinamento, com desempenho que não se mantém em dados novos.
Parâmetros e pesos
Valores ajustados durante o treinamento. O número de parâmetros, sozinho, não determina qualidade ou velocidade.
Pesos abertos
Parâmetros disponibilizados para download. A licença pode restringir usos e não necessariamente inclui dados ou código de treinamento.
Prompt
Instrução e material de entrada fornecidos ao sistema. Objetivo, contexto e formato esperado tornam a tarefa mais clara.
Prompt injection
Tentativa de fazer o sistema seguir instruções indevidas inseridas em dados, páginas ou arquivos. É relevante quando agentes usam conteúdo externo.
Quantização
Representação de valores com menos precisão para reduzir memória ou custo de execução. O impacto na qualidade depende do método e da tarefa.
RAG
Retrieval-augmented generation: recuperação de informações para apoiar a geração. Depende da qualidade da busca e das fontes recuperadas.
RLHF
Aprendizado por reforço a partir de feedback humano. Preferências e avaliações ajudam a orientar o comportamento do modelo.
Raciocínio
Em produtos de IA, costuma designar processamento adicional para tarefas de várias etapas. Não prova consciência e não elimina erros.
Runtime
Software que carrega e executa um modelo. É diferente dos pesos e da interface de conversa.
Temperatura
Parâmetro de amostragem que influencia a variação da saída. Um valor baixo não torna uma resposta automaticamente verdadeira.
Token
Unidade de processamento, como parte de palavra ou símbolo. Uma palavra pode virar vários tokens; a relação varia com idioma e modelo.
Transformer
Arquitetura de rede neural baseada em atenção, usada em muitos modelos de linguagem e multimodais.
Treinamento
Processo de ajuste dos parâmetros com dados e um objetivo. Pode ocorrer antes do lançamento e em etapas adicionais.
VRAM
Memória usada pela GPU. Pesos, contexto e cálculos intermediários consomem espaço; o arquivo do modelo não representa todo o consumo.
Viés
Tendência sistemática nos dados, no modelo ou no uso que pode produzir resultados desequilibrados ou discriminatórios.
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