Glossário A–Z

Um sistema de IA que não apenas responde perguntas, mas toma ações — usando ferramentas, executando tarefas em múltiplas etapas de forma autônoma.

Quando um modelo de IA gera uma informação que parece confiante e coerente, mas é factualmente incorreta ou simplesmente inventada.

Context

Tudo que o modelo de IA consegue 'ver' em um determinado momento: a conversa até ali, documentos anexados e instruções do sistema.

Uma representação numérica (vetor) de um texto, imagem ou outro dado, na qual itens com significado parecido ficam mais próximos entre si no espaço matemático.

A técnica de incluir alguns exemplos do que se espera diretamente dentro do prompt, em vez de treinar o modelo especificamente para aquela tarefa.

Processo de re-treinar um modelo de IA já existente com dados específicos, para especializá-lo em uma tarefa ou domínio.

Um modelo de IA capaz de entender e/ou gerar mais de um tipo de conteúdo — texto, imagem, áudio ou vídeo — ao mesmo tempo.

Inference

O processo de usar um modelo de IA já treinado para gerar uma resposta a partir de uma entrada — diferente do treinamento, que é quando o modelo aprende.

Técnica que busca contornar as restrições de segurança de um modelo de IA por meio de instruções elaboradas no prompt, levando-o a produzir conteúdo que normalmente recusaria.

Context Window

A quantidade máxima de texto (medida em tokens) que um modelo de linguagem consegue "ver" de uma vez, incluindo a conversa inteira e a resposta que ele vai gerar.

Large Language Model

Um modelo de inteligência artificial treinado em enormes quantidades de texto, capaz de gerar e entender linguagem natural.

Model Context Protocol

Um protocolo aberto que permite que assistentes de IA se conectem a ferramentas e fontes de dados externas de forma padronizada.

A prática de estruturar instruções para um modelo de IA de forma a obter respostas mais precisas e úteis.

Retrieval-Augmented Generation

Técnica que busca informações relevantes em uma base de dados externa antes de gerar uma resposta, tornando o LLM mais preciso e atualizado.

Instrução inicial enviada a um modelo de IA antes da conversa começar, que define seu papel, tom, limites e contexto — diferenciando um chatbot genérico de um assistente especializado.

Um parâmetro que controla o quão aleatória ou previsível é a resposta de um modelo de IA — temperatura baixa gera respostas mais consistentes, temperatura alta gera respostas mais variadas.

A menor unidade de texto que um modelo de linguagem processa — pode ser uma palavra, parte de uma palavra ou um caractere de pontuação.

A arquitetura de rede neural, baseada em um mecanismo chamado atenção, que se tornou a base da maioria dos modelos de linguagem modernos.

Algorithmic Bias

Quando um sistema de IA reproduz ou amplifica preconceitos presentes nos dados usados para treiná-lo, levando a resultados injustos ou discriminatórios.

Capacidade de um modelo de realizar uma tarefa sem receber nenhum exemplo prévio no prompt — apenas com a instrução direta. Opõe-se ao few-shot learning.