O que é paralelismo na inferência?
Machine Learning / AI
De onde surgiram os novos pesos e por que há mais deles?
O que é o p-tuning?
O que é um limiar (threshold)?
Como é que as embeddings posicionais alteram Q, K, V?
Como ocorre a coordenação entre os agentes LLM?
Onde estão arquitetonicamente os embeddings posicionais?
O que fazer se o modelo não cabe na GPU durante o treinamento adicional?
Qual é a ideia do Margin Loss?
Que bibliotecas são usadas para otimizar LLM?
Quais métricas existem em PLN?
Como é que o G-Eval irá avaliar a qualidade?
Quais vulnerabilidades existem nos sistemas LLM multiagente?
O que sai do reordenador?
Que tipos de atenção existem?
Qual é a fórmula da Margin Loss?
Como avaliar automaticamente a qualidade de um sistema multiagente?
O que fazer se quisermos aprender com 4 exemplos?
O que é a função de perda?
Quais são os últimos artigos e notícias sobre sistemas multiagente?