Formação LoRA: como o FileMaker 2025 simplifica a afinação de grandes modelos linguísticos

LoRA Afinação fina - FileMaker 2025

O mundo da inteligência artificial está em movimento. Novos modelos, novos métodos e, acima de tudo, novas possibilidades estão a surgir quase semanalmente - e, no entanto, uma constatação permanece constante: nem todas as inovações técnicas conduzem automaticamente a uma vida quotidiana melhor. Muitas coisas continuam a ser experimentais, complexas ou simplesmente demasiado dispendiosas para uma utilização produtiva. Isto é particularmente evidente no chamado "fine-tuning" de grandes modelos linguísticos - um método para especializar a IA generativa no seu próprio conteúdo, termos e tonalidades.

Acompanhei intensamente este processo ao longo dos últimos meses - primeiro na forma clássica, com Python, terminal, mensagens de erro e loops de configuração enervantes. E depois: com o FileMaker 2025, um passo que me surpreendeu - porque não foi alto, mas claro. E porque mostrou que existe outra forma.

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Como os especialistas em IA podem ser formados atualmente - oportunidades para empresas e formandos

Formar um especialista em IA

Há apenas alguns anos, a inteligência artificial era um tema para instituições de investigação e grandes empresas. Falava-se de redes neuronais, aprendizagem profunda e reconhecimento de voz - mas dificilmente desempenhava um papel na vida quotidiana. Atualmente, a IA já não é um tema do futuro, mas sim uma realidade: escreve textos, cria imagens, analisa dados e controla processos de produção. Quer seja na administração, no comércio ou na indústria - já se encontra em todo o lado.

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gFM-Business e o futuro do ERP: inteligência local em vez de dependência da nuvem

gFM-Business e IA + gráfico de conhecimentos

Há mais de uma década que o software gFM-Business representa algo especial no mercado alemão de ERP: não se baseia num sistema pesado e difícil de manter, mas na plataforma FileMaker leve, personalizável e visualmente modelada. Isto tem muitas vantagens: o gFM-Business pode ser expandido individualmente, funciona em Windows, macOS e iOS e pode ser personalizado tanto por programadores como por utilizadores ambiciosos.

Com o advento da inteligência artificial (IA), nomeadamente através dos chamados modelos linguísticos, como o ChatGPT, estão a surgir novas oportunidades que vão muito além da automatização tradicional. O gFM-Business está a preparar-se ativamente para este futuro: com o objetivo não só de gerir dados, mas também de desbloquear conhecimentos.

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Inteligência artificial: que empregos estão em risco e como nos podemos proteger agora

Que empregos serão eliminados pela IA no futuro

Quase nenhuma outra mudança tecnológica se introduziu tão rapidamente na nossa vida quotidiana como a inteligência artificial. O que ontem era considerado uma tecnologia visionária do futuro, hoje já é uma realidade - seja no envio de mensagens de texto, na programação, no diagnóstico, na tradução ou até mesmo na criação de música, arte ou dossiers jurídicos.

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Conferência FileMaker 2025: IA, comunidade e um incidente inesperado

FileMaker Conferência 2025: Alarme de incêndio com bombeiros

A Conferência FileMaker 2025 em Hamburgo chegou ao fim - e foi um marco especial em muitos aspectos. Não só porque a conferência deste ano se centrou em muitos tópicos relacionados com a inteligência artificial, o desempenho e os fluxos de trabalho modernos, mas também porque o intercâmbio pessoal e a „atmosfera familiar“ da comunidade FileMaker voltaram a ser uma realidade. Para mim, pessoalmente, foi um momento intensivo, inspirador e enriquecedor - desde a primeira noite.

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MLX no Apple Silicon como IA local em comparação com o Ollama & Co.

IA local no Mac com MLX

Numa altura em que os serviços centralizados de IA, como o ChatGPT, o Claude ou o Gemini, estão a dominar as manchetes, muitos utilizadores profissionais têm uma necessidade crescente de uma alternativa - uma infraestrutura de IA local e auto-controlável. Especialmente para processos criativos, dados sensíveis ou fluxos de trabalho recorrentes, uma solução local é frequentemente a opção mais sustentável e segura.

Qualquer pessoa que trabalhe com um Mac - especialmente com o Apple Silicon (M1, M2, M3 ou M4) - pode agora encontrar ferramentas incrivelmente poderosas para executar os seus próprios modelos linguísticos diretamente no dispositivo. No centro de tudo isto está um novo componente, em grande parte desconhecido: MLX, uma estrutura de aprendizagem automática desenvolvida pelo Apple que irá provavelmente desempenhar um papel cada vez mais central no ecossistema de IA da empresa nos próximos anos.

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RAG com Ollama e Qdrant como motor de pesquisa universal para dados próprios

Alargar a IA local com bases de dados utilizando RAG, Ollama e Qdrant

Num mundo de informação cada vez mais confuso, é cada vez mais importante tornar as suas próprias bases de dados pesquisáveis de forma direcionada - não através de pesquisas clássicas de texto integral, mas através de respostas semanticamente relevantes. É exatamente aqui que entra em jogo o princípio da base de dados RAG - uma solução de pesquisa apoiada por IA que consiste em dois componentes centrais:

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Ollama encontra Qdrant: Uma memória local para a sua IA no Mac

Memória para IA local com Ollama e Qdrant

IA local com memória - sem nuvem, sem subscrição, sem desvios

Num artigos anteriores Expliquei como configurar o Ollama no Mac install. Se já tiver concluído este passo, tem agora um modelo de língua local poderoso - como o Mistral, LLaMA3 ou outro modelo compatível que pode ser abordado através da API REST.

No entanto, o modelo apenas "sabe" o que está no prompt atual. Não se lembra de conversas anteriores. O que falta é uma memória.

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