Compreendendo a liderança de modelos de linguagem grandes (LLMs)

1. Introdução ao LLM: Compreendendo os principais modelos de linguagem de grande porte, LLMs. Nesta lição, aprenderemos sobre os principais modelos de linguagem de grande porte no mercado atual. Você entenderá o que cada modelo faz bem, se é difícil, onde ele tem dificuldades e como escolher o modelo certo com base no caso de uso, orçamento e necessidades de conformidade 2. O que é um LLM?: O que é um LLM? um sistema digital treinado em uma grande quantidade de texto. Ele aprende padrões, contexto e significado, para que possa gerar respostas, resumos, ideias e até código Empresas diferentes constroem modelos diferentes. Cada um tem sua própria força e limitação. Não existe um único melhor modelo. A escolha certa sempre depende do problema que você deseja resolver. 3. Família OpenAI-GPT: OpenAI, também nos chama de família GPT. OpenAI tem modelos como GPT 3.5, quatro, 4.4 e GPT Eles são bons em raciocínio e resolução de problemas excelentes. Eles têm uma forte criatividade. O GPTs funciona perfeitamente com as ferramentas da Microsoft, ótimo para automação e O que você deve ter em mente é o custo mais alto quando usado em grande escala. Isso pode gerar respostas incorretas ou inventadas. É uma fonte fechada, o que significa que você tem controle limitado. 4. Claude Anthropic: Família antrópica de Claude. Os modelos de nuvem são projetados com um forte foco em segurança e resultados responsáveis que eles são bons em ler e resumir documentos longos, tarefas legais e de conformidade, análises de políticas e compreensão de contratos Coisas a ter em mente podem ser excessivamente cautelosas. Ecossistema menor quando comparado ao OpenAI. A seguir, aprenderemos sobre o Google Deep Mind ou a família Gemini 5. Google Gemini: Google Deep Mind ou a família Gemini. Os modelos Gemini podem trabalhar com texto, imagens, áudios e Eles são bons em tarefas de vários modelos. Integração profunda com o Google Workspace, pesquisa interna de conhecimento em documentos e e-mails O que se deve ter em mente é que ele tem ciclos de lançamento mais lentos Disponibilidade limitada fora das ferramentas do Google. Família Meta ou Lama. 6. Meta-Lhama: Meta para uma família. Os modelos Lama são de código aberto, o que significa que você pode modificá-los e publicá-los de forma privada Custo mais baixo, especialmente para ambiente privado ou implantação. É útil para equipes com fortes habilidades técnicas. O que se deve ter em mente ao implantar ama é que requer experiência interna, não é tão fácil configurar uma opção de código fechado 7. IA com Mistral: Mistral, também chamada de Mistral ou Mistral seven B. A Mistral é uma nova empresa conhecida por modelos leves e eficientes. Em que eles são bons? Há um raciocínio rápido e eficiente. Bom para geração de código. Lembre-se de que ele ainda está crescendo em um suporte corporativo, ainda não tão amadurecido quanto os grandes players disponíveis no mercado 8. Família do Cohear Command R: Presidente, comando ou família. O logotipo parece um pouco diferente, certo? A Cohare se concentra na geração aumentada de recuperação agrícola, que significa que ela vincula a IA aos Em que eles são bons? Eles são bons em respostas precisas com base na documentação corporativa. Chatbots internos para RH, reclamações, finanças ou TI podem ser um bom lugar para implantar isso Forte para tarefas de recuperação de conhecimento. O que se deve ter em mente é que ele não é muito popular entre os usuários em geral. É limitado em capacidades multimodais. 9. IA do Grok: Grok AI ou Grog Grok é o modelo da XAI. Ele é conhecido pelo acesso em tempo real aos dados do Twitter. Eles são bons no rastreamento de tendências de mídia social. Resposta sincera e menos filtrada. Potencial inicial para análise. Temos que ter cuidado para que não seja ideal para um setor regulamentado. Ainda é muito novo e não foi testado em grande escala. 10. Modelo operacional de IA — os três A: Vamos agora analisar a IA, não como uma tecnologia, mas como três modelos operacionais muito diferentes para uma empresa. A primeira é a automação. Aqui, a IA elimina tarefas repetíveis que são trabalhos em grande escala baseados em regras Para um líder de transformação, não se trata de resumir e-mails Trata-se de redesenhar os fluxos de trabalho. Por exemplo, seguradoras globais usam a automação para pré-avaliar a reclamação instantaneamente, garantindo a conformidade e reduzindo milhões em custos de processamento A questão da liderança é: onde liberamos a capacidade e redistribuímos talentos para atividades de maior valor O segundo é o aumento. É aqui que a IA não substitui a experiência , mas a amplifica Pense em uma equipe de estratégia executando centenas de modelos de cenários em horas, em vez de semanas. Líderes de P&D usam IA para escanear milhares de patentes e periódicos para identificar o amplo espaço para inovação O valor aqui é a velocidade de percepção e a amplitude da A questão da liderança muda de como treinamos nossas equipes para usar a IA como parceira intelectual, não apenas como assistente digital A terceira é a agência. Isso é uma fronteira. Os agentes de IA operam com metas, ferramentas e um certo grau de independência. A cadeia de suprimentos já está testando agentes autônomos que podem monitorar interrupções, redirecionar as remessas e escalar somente quando os limites escalar No setor bancário, os agentes estão sendo testados para gerenciar a liquidez quase na vida real Neste momento, o foco da liderança é a governança. Quais limites, estrutura responsável e estrutura confiança devemos construir para permitir que a IA atue sem supervisão humana constante Para líderes como você, a decisão real não é se a IA pode fazer isso, mas sim qual modo é ideal para o resultado comercial que almejamos e como podemos viabilizá-lo com responsabilidade? Agora que definimos os três modos, vamos discutir como os líderes podem decidir quando usar cada um e como preparar sua organização para mudar de marcha entre 11. Finalizando o LLM: Se eu tiver que fazer um resumo de comparação simples ou um resumo rápido dos diferentes tipos de LLMs, o OpenAI é o melhor para raciocinar, mas com um custo mais alto OpenAI é o melhor para raciocinar, mas com um custo Antrópico é o produto mais seguro, às vezes muito cauteloso. O Google Gemini é o melhor recurso de vários modelos. Ele está vinculado ao ecossistema do Google. Metaama é mais flexível e de código aberto, mas precisa de habilidades técnicas O Mistral é eficiente e leve, ainda em fase inicial presidente da Strong Enterprise Data and Ag, mas não é conhecida por pessoas comuns. Grog é novo e experimental, ainda não comprovado. Te vejo na próxima aula. 12. Obrigado por escolher o Entendendo os LLMs: E com isso, chegamos ao fim de entender os principais modelos de linguagem de grande porte. Quero agradecer sinceramente por ser meu aluno e por concluir esta aula comigo. Você não aprendeu apenas o que é um grande modelo de linguagem. Você aprendeu a criar uma mentalidade decisória. Agora você entende como os grandes modelos de linguagem diferem dos softwares tradicionais. Você explora os principais atores do cenário de IA. Juntos, examinamos a força, as limitações, o custo, controle, a conformidade e a consideração dos dados ao selecionar o modelo de linguagem ampla. E o mais importante, aprendemos como escolher o modelo certo para o uso certo. Essa é uma habilidade de liderança porque, no mundo atual impulsionado pela IA, a vantagem real não vem do uso cego das ferramentas Isso vem da tomada de decisões informadas e responsáveis. Deixe-me compartilhar um pouco sobre quem eu sou além desta aula. Olá, sou Dimple Sanghvi, designer instrucional, criador de capacidades de IA, instrutor corporativo e fundador do Aviza Learning e Ao longo dos anos, trabalhei com profissionais, gerentes e organizações de todos os setores para desenvolver capacidades estruturadas em adoção de IA, excelência operacional, lean six sigma e transformação digital Meu foco sempre foi aplicações práticas, sem exageros, sem jargões Eu não crio medo , mas ajudo você a ter clareza sobre a mudança. Eu ajudo indivíduos e equipes a passarem da confusão sobre IA ou transformação digital para a confiança na tomada de decisões. Seja você um líder de negócios, avaliando ferramentas de IA, consultor, assessorando clientes ou um profissional tentando integrar a IA ao seu fluxo de trabalho, essa aula faz parte de sua jornada maior rumo à capacitação E eu adoraria ficar conectado com você. Você pode se conectar comigo no LinkedIn, onde compartilho insights estruturados sobre estratégia de IA, estruturas de comparação de modelos, sistemas de produtividade e implementação responsável de IA Você também pode entrar no meu canal do Whatsapp para obter pequenos insights acionáveis sobre IA e microaprendizados e alguns programas virtuais conduzidos por instrutores Esse conteúdo de microaprendizagem foi desenvolvido para profissionais ocupados e, se você quiser obter compreensão estruturada mais profunda, pode baixar meu aplicativo de aprendizado Aviza na Google Play Store onde encontrará cursos, estruturas, modelos e caminhos de aprendizado guiados adicionais estruturas, modelos e caminhos de aprendizado guiados projetados para criar capacidades de IA no mundo real Os modelos de IA continuarão evoluindo, novas versões serão lançadas A capacidade se expandirá. O custo mudará, mas sua capacidade de avaliar, comparar e escolher com sabedoria é o que o mantém relevante Quero fazer uma pausa por um momento e dizer algo simples, mas sincero. Obrigada Obrigado por serem meus alunos e por investir seu tempo comigo. Você não apenas assistiu às aulas, você se envolveu comigo. Continue pensando criticamente, continue escolhendo intencionalmente e continue desenvolvendo as capacidades, não apenas a Nos vemos no próximo curso.