Conceitos
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Foto: kyraxys / PixabayEtapa 13
Fundamentos de IA
LLM, tokens, contexto, embeddings, RAG, fine-tuning e como rodar IA local. Siga na ordem ou pule para o que precisa.
Foto: kyraxys / PixabayFundamentos
O que é um LLM (modelo de linguagem)
FHFábio Hallgren · 17/09/2026
Foto: elasticcomputefarm / PixabayFundamentos
Tokens explicados de forma simples
FHFábio Hallgren · 17/09/2026
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Janela de contexto: quanto o modelo lembra
FHFábio Hallgren · 17/09/2026
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Temperatura e outros parâmetros
FHFábio Hallgren · 17/09/2026
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Embeddings: transformando texto em números
FHFábio Hallgren · 17/09/2026
Foto: kyraxys / PixabayEtapa 6Fine-tuning vs RAG: qual usar
Duas formas de especializar um modelo e quando cada uma faz sentido.
FHFábio Hallgren · 17/09/2026
Foto: kyraxys / PixabayEtapa 7Alucinação: por que a IA inventa e como reduzir
Entenda o fenômeno e as práticas que reduzem respostas falsas.
FHFábio Hallgren · 17/09/2026
Foto: kyraxys / PixabayEtapa 8Modelos multimodais: texto, imagem, áudio e vídeo
Modelos que entendem e geram mais de um tipo de conteúdo.
FHFábio Hallgren · 17/09/2026
Foto: kyraxys / PixabayEtapa 9Modelos de raciocínio: o que muda
Modelos que "pensam" antes de responder e quando valem o custo.
FHFábio Hallgren · 17/09/2026
Foto: kyraxys / PixabayEtapa 10Open source vs modelos fechados
Vantagens e custos de cada abordagem para empresas e criadores.
FHFábio Hallgren · 17/09/2026
Foto: kyraxys / PixabayEtapa 11Benchmarks de IA: como ler sem se enganar
O que os rankings medem e por que não bastam para decidir.
FHFábio Hallgren · 17/09/2026
Foto: anaterate / PixabayEtapa 12Como rodar IA local com Ollama
Passo a passo para usar modelos no seu computador, sem enviar dados para fora.
FHFábio Hallgren · 17/09/2026
Foto: kyraxys / PixabayEtapa 13Glossário de IA: termos que você vai encontrar
Definições curtas dos termos mais usados em conversas sobre IA.
FHFábio Hallgren · 17/09/2026Ferramenta gratuita
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