Técnicas de ajuste fino do LLM que eu aprenderia se fosse personalizá-las: Marque isso. 1. LoRA 2. QLoRA 3. Ajuste de prefixo 4. Ajuste do adaptador 5. Ajuste de Instrução 6. Ajuste P 7. BitFit 8. Prompts suaves 9. RLHF 10. RLAIF 11. DPO (Otimização de Preferência Direta) 12. GRPO (Otimização de Política Relativa de Grupo) 13. RLAIF (RL com feedback de IA) 14. Ajuste fino multitarefa 15. Ajuste fino federado Meu favorito é o GRPO para construir modelos de raciocínio. E quanto a você? Eu compartilhei meu tutorial completo sobre GRPO nas respostas.

O 'S' em MCP significa segurança!

Uma visão geral em camadas dos principais conceitos de IA agente. Vamos entender passo a passo: 1️⃣ LLMs (a camada de base) No núcleo, você tem LLMs como GPT, DeepSeek, etc. Ideias centrais: - Tokenização e inferência: como o texto é processado pelo modelo - Engenharia rápida: projetando entradas para melhores saídas - APIs LLM: interfaces programáticas para interagir com modelos Este é o motor que alimenta todo o resto. 2️⃣ Agentes de IA (construídos em LLMs) Os agentes envolvem LLMs para permitir a ação autônoma. Principais responsabilidades: - Uso de ferramentas e chamada de função: conectando LLMs a APIs/ferramentas externas - Raciocínio do agente: métodos como ReAct ou Chain-of-Thought - Planejamento de tarefas: dividir grandes tarefas em tarefas menores - Gerenciamento de memória: rastreamento de histórico, contexto e informações de longo prazo Os agentes tornam os LLMs úteis em fluxos de trabalho do mundo real. 3️⃣ Sistemas agenciais (multiagente) Vários agentes trabalhando juntos criam sistemas agenciais. Características: - Comunicação entre agentes: agentes coordenados por meio de protocolos como ACP, A2A - Roteamento e agendamento: decidir qual agente lida com o quê e quando - Coordenação do Estado: garantindo a consistência entre os agentes colaboradores - RAG multiagente: geração aumentada por recuperação entre agentes - Especialização do agente: funções e propósitos exclusivos por agente - Estruturas de orquestração: ferramentas como CrewAI para criar fluxos de trabalho Essa camada permite colaboração e coordenação. 4️⃣ Infraestrutura Agêntica A camada superior garante robustez, escalabilidade e segurança. Isso inclui: - Observabilidade e registro: acompanhamento do desempenho usando estruturas como o Opik da @Cometml - Tratamento de erros e novas tentativas: resiliência contra falhas - Segurança e controle de acesso: impedindo que os agentes ultrapassem - Limitação de taxa e gerenciamento de custos: controle do uso de recursos - Automação do fluxo de trabalho: integração de agentes em pipelines mais amplos - Human-in-the-loop: permitindo supervisão e intervenção humana Essa camada garante confiança e escalabilidade para ambientes de produção. A IA Agentic é uma arquitetura empilhada em que cada camada adiciona confiabilidade, coordenação e governança sobre as abaixo. O que mais você acrescentaria aqui? ____ Se você achou perspicaz, compartilhe novamente com sua rede. Encontre-me → @akshay_pachaar ✔️ Para obter mais insights e tutoriais sobre LLMs, agentes de IA e aprendizado de máquina!