LLM

Artigos sobre grandes modelos de linguagem (LLM), como GPT, Mistral ou Mixtral. Apresentam casos de utilização, noções técnicas básicas e conselhos práticos para utilização na empresa.

Explicação da exportação de dados ChatGPT: como as suas conversas de IA se tornam um sistema de conhecimento pessoal

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Exportação de dados ChatGPT

Se trabalha regularmente com uma IA, provavelmente sabe o seguinte: um pensamento leva ao seguinte. Faz-se uma pergunta, obtém-se uma resposta, reformula-se, desenvolve-se uma ideia. Uma pergunta curta transforma-se subitamente num diálogo mais longo. Por vezes, até dá origem a projectos inteiros.

Mas a maioria destas conversas desaparece novamente. Ficam algures na lista de conversas, deslizam para baixo e são esquecidas com o tempo. Esta é precisamente uma das grandes particularidades dos sistemas de IA modernos: Enquanto as conversas anteriores com colegas, amigos ou conselheiros só existiam nas nossas memórias, os diálogos de IA são completamente preservados.

Isto significa algo crucial: Com cada conversa, é criado um arquivo digital do seu pensamento. Esta é a primeira parte de uma pequena série de artigos que lhe permitirá exportar o seu histórico de conversações do ChatGPT e utilizá-lo eficazmente como um tesouro pessoal de conhecimentos com o seu sistema de IA local.

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Aprender a pensar em diálogo com a IA: porque é que boas perguntas são mais importantes do que bons modelos

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Aprender a pensar em diálogo com a IA

O termo „A IA como parceiro de treino“ aparece agora com frequência. Normalmente, significa que uma IA ajuda a escrever, gera ideias ou realiza tarefas mais rapidamente. Um primeiro artigo de base sobre este tema já foi publicado na revista. O objetivo deste artigo é mostrar na realidade como a IA pode ser utilizada como um parceiro de pensamento eficaz. Na prática, é evidente que a IA só se torna realmente interessante quando não é tratada como uma ferramenta, mas como uma contraparte. Não no sentido humano, mas como algo que responde, contradiz, conduz - ou até revela impiedosamente onde o seu próprio pensamento é falho.

É exatamente aqui que começa o verdadeiro benefício. Não é onde a IA „entrega“, mas onde reage. Onde não se limita a processar, mas torna visíveis os processos de pensamento. Isto é mais incómodo do que uma ferramenta tradicional - mas também mais sustentável.

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Como os animais percepcionam o tempo - e o que isso significa para o futuro da IA

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Animais, IA e perceção do tempo

Um gato está deitado no tapete. Não se mexe. Pode pestanejar por breves instantes, virar uma orelha, suspirar interiormente perante as imposições da existência - e nada mais acontece. O ser humano olha para ele e pensa: „Típico. Gado preguiçoso“. Mas e se for exatamente o contrário? E se o gato não for demasiado lento - mas nós formos? Este artigo foi escrito depois de ter visto um vídeo de Gerd Ganteför sobre este tema e achei-o tão interessante que gostaria de o apresentar aqui.

Há séculos que os humanos observam os animais e chegam sempre às mesmas conclusões erradas. Interpretamos o seu comportamento com a nossa velocidade, a nossa perceção, o nosso relógio interior. E este relógio é, sobriamente considerado, mais um calendário de parede acolhedor do que um processador de alta velocidade. Talvez o gato só pareça tão desinteressado porque o seu ambiente lhe parece tão dinâmico como uma fila nas autoridades numa sexta-feira à tarde.

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Quando o Mac ouve: o que a IA integrada do Apple com o Gemini e a Siri significará para os utilizadores no futuro

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Apple, Siri e Gemini

Qualquer pessoa que abra um Mac hoje em dia espera fiabilidade. Os programas iniciam, os ficheiros estão no seu lugar, os processos são familiares. Muitos construíram uma forma de trabalhar ao longo dos anos - alguns ao longo de décadas - que funciona. Sabe-se onde clicar. Conhecemos as nossas ferramentas. E é precisamente aqui que reside o conforto silencioso. Mas, desde há algum tempo, tem havido uma mudança de fundo que é maior do que novas cores, novos ícones ou itens de menu adicionais. Pela primeira vez, uma forma de inteligência artificial está a mover-se não apenas como uma única aplicação, mas mais perto do coração do próprio sistema operativo. Onde são criadas as rotinas diárias.

À primeira vista, parece abstrato. Talvez até um pouco futurista. Mas, basicamente, trata-se de algo muito realista: o computador deve compreender melhor o que se pretende dizer. Não apenas aquilo em que se clica. Até agora, muitas pessoas têm experimentado a IA fora do seu trabalho real. Em janelas de chat, em sítios Web, como uma experiência ou um truque. Experimentamos algo, ficamos talvez surpreendidos, voltamos a fechar a janela - e regressamos à nossa vida quotidiana normal.

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Inteligência artificial sem exageros: porque é que menos ferramentas de IA significam muitas vezes um trabalho melhor

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Inteligência artificial sem exageros

Quem lida atualmente com o tema da inteligência artificial depara-se quase inevitavelmente com uma sensação estranha: uma inquietação constante. Mal nos habituamos a uma ferramenta, aparecem as dez seguintes. Um vídeo segue-se ao outro no YouTube: „Esta ferramenta de IA muda tudo“, „Tens mesmo de usar isto agora“, „Os que ficam de fora são deixados para trás“. E todas as vezes, a mesma mensagem ressoa subliminarmente: Chegou demasiado tarde. Os outros estão mais à frente. Tens de os apanhar.

Esta situação não afecta apenas os informáticos. Os trabalhadores independentes, os profissionais criativos, os empresários e os empregados comuns também estão a sentir a pressão. Muitos nem sequer sabem exatamente o que estas ferramentas fazem, mas têm a sensação de que podem estar a perder alguma coisa. E é exatamente isso que causa stress.

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Utilizar a IA como parceiro de treino: Como é que pensar em diálogo se torna mais produtivo

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A IA como parceiro de poupança

Há quase exatamente dois anos que utilizo a inteligência artificial. No início, era sóbrio e técnico: introduzir texto, escrever instruções, ler respostas, corrigi-las, começar de novo. Da forma como muitas pessoas o faziam - com cuidado, de forma controlada, com uma certa distância. Funcionava, sem dúvida. Mas ainda havia algo de mecânico. Faziam-se perguntas, obtinham-se respostas, assinalavam-se as caixas.

Apercebi-me relativamente cedo de que me faltava algo: o fluxo. O pensamento não é uma forma. Os bons pensamentos não são criados num espartilho de entradas bem formuladas, mas através da conversa, da tentativa e erro, do pensamento em voz alta. Por isso, comecei a utilizar a aplicação de IA no meu telemóvel com mais frequência e, a certa altura, comecei simplesmente a falar em vez de escrever. Esse foi o verdadeiro ponto de viragem.

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A IA na nuvem como diretora: porque é que o futuro do trabalho está na IA local

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A IA na nuvem torna-se o diretor da escola

Quando os grandes modelos linguísticos iniciaram a sua marcha triunfal, há alguns anos, quase pareciam um regresso às velhas virtudes da tecnologia: uma ferramenta que faz o que lhe mandam. Uma ferramenta que serve o utilizador e não o contrário. As primeiras versões - do GPT-3 ao GPT-4 - tinham pontos fracos, sim, mas eram incrivelmente úteis. Explicavam, analisavam, formulavam e resolviam tarefas. E faziam-no em grande parte sem lastro pedagógico.

Falávamos com estes modelos como se estivéssemos a falar com um funcionário erudito, que por vezes se enganava nas palavras, mas que no essencial funcionava. Qualquer pessoa que escrevesse textos criativos, gerasse código de programa ou produzisse análises mais longas nessa altura experimentava a facilidade com que tudo funcionava. Havia uma sensação de liberdade, de um espaço criativo aberto, de uma tecnologia que apoiava as pessoas em vez de as corrigir.

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AI Studio 2025: Qual o hardware que realmente vale a pena - do Mac Studio à RTX 3090

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Hardware 2025 para estúdio de IA

Atualmente, quem trabalha com IA é quase automaticamente empurrado para a nuvem: OpenAI, Microsoft, Google, quaisquer interfaces Web, tokens, limites, termos e condições. Isto parece moderno - mas é essencialmente um regresso à dependência: outros determinam quais os modelos que podemos utilizar, com que frequência, com que filtros e a que custo. Eu estou deliberadamente a seguir o caminho inverso: estou atualmente a construir o meu próprio estúdio de IA em casa. Com o meu próprio hardware, os meus próprios modelos e os meus próprios fluxos de trabalho.

O meu objetivo é claro: IA local de texto, IA local de imagem, aprender os meus próprios modelos (LoRA, afinação) e tudo isto de forma a que eu, como freelancer e, mais tarde, também como cliente de uma PME, não esteja dependente dos caprichos diários de um qualquer fornecedor de serviços em nuvem. Pode dizer-se que é um regresso a uma velha atitude que costumava ser bastante normal: „As coisas importantes fazem-se sozinhas“. Só que, desta vez, não se trata da sua própria bancada de trabalho, mas do poder de computação e da soberania dos dados.

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