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Bruno Rodrigues

Confiabilidade das respostas

Transcrição

Por mais avançados que sejam os modelos de linguagem que a gente utiliza, não tem muito como escapar do risco de eles errarem, de eles alucinarem, de eles produzirem algo que não é exatamente o que a gente quer e até da gente não comunicar da melhor forma que a gente precisa e ter uma resposta indesejável por causa daquilo. Então, não tem como escapar de que os modelos de linguagem precisam da nossa supervisão. Ativa a ideia, não é que o modelo de linguagem faça todo o meu trabalho por mim e que eu não precise me preocupar com a qualidade. Ajuda? A resposta é que eles sejam acelerador do meu trabalho. Então, fatalmente eu tenho que conhecer muito sobre aquele conteúdo com o qual o modelo de linguagem está me auxiliando. É uma resposta para o cliente. Eu tenho que ter esse contexto para passar para ele de o que que é uma resposta apropriada para esse caso? Qual que é o estilo de comunicação da empresa? O que que a gente espera alcançar com essa comunicação e o que ele vai me ajudar? É de eu não ter que preparar essa resposta toda na mão. Mas sou eu que vou dar o tom, sou eu que vou fazer a validação final. Estou elaborando um documento para a empresa, não é? Eu tenho que conhecer aquele conteúdo, eu tenho que conhecer aquele assunto para saber direcionar o modelo para onde eu preciso durante esse processo de criação do documento. E. Para fazer a validação final daquele conteúdo que foi criado e está aí uma grande dificuldade da adoção da inteligência artificial regenerativa nas empresas, que é atravessar essa curva de aprendizado não só da gente entender como os modelos funcionam. Mas de conectar eles nos momentos em que eles vão agregar valor na empresa e, especialmente, conseguir passar esse contexto conforme eles precisam ser acionados. Todo o contexto que eles precisam, né? Todo o estilo de comunicação da empresa, todas as regras internas, as políticas. Informações básicas sobre o Business, um modelo de negócios, os produtos, os serviços, as ofertas, o que for necessário para ele desempenhar o papel que a gente espera dele. E aí, nessa curva de aprendizado, não tem muito jeito. A gente vai ter que trabalhar bastante, a gente vai ter que testar prompts diferentes, não sendo determinísticos. Vai ter que ser um teste muito repetido, até que a gente pegue mais confiança. A gente vai ter que utilizar modelos diferentes, versões diferentes, entender a diferença entre cada uma, fazer testes com modelos de linguagem que raciocinam para algumas atividades, os tradicionais para outras, utilizar quando for necessário. A funcionalidade de pesquisa e de pesquisa profunda para entender que valor pode agregar naquele cenário. E aí não tem muito milagre é realmente se habituar a transformar aquela ferramenta em. Ficar íntimo com aquela ferramenta no dia a dia?