Ensinar como adaptar modelos de linguagem a contextos específicos usando dados próprios
Apresentar as diferenças e aplicações entre fine-tuning e RAG
Capacitar para o uso de ferramentas acessíveis (sem necessidade de supercomputadores)
Fundamentos e Estratégias
O que é Fine-Tuning e o que é RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Comparação: vantagens, custos, tempo de resposta e atualizabilidade
Quando usar Fine-Tuning e quando usar RAG na prática científica
Como escolher um modelo leve (Open Source): LLaMA, Mistral, Phi-2, TinyLlama, etc.
Como criar seu próprio chatbot com seus dados (PDFs, Word, Excel, Notas)
https://bit.ly/7amostra
https://bit.ly/lexuncisal
Protótipo funcional de um assistente treinado com dados próprios
Compreensão das etapas para aplicar fine-tuning ou RAG em projetos reais
Por favor, descreva abaixo a razão da sua denúncia.
