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Glossário de IA

Inferência

Inferência é a etapa em que um modelo de IA já treinado é de fato usado - o momento em que ele recebe uma nova entrada e produz uma resposta ou resultado.

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Neste guia

  1. 1O que significa inferência
  2. 2Por que a inferência importa

O que significa inferência

A IA tem duas fases principais. O treinamento é quando o modelo aprende a partir de dados, o que acontece uma vez e é muito intensivo. A inferência é tudo o que vem depois: cada vez que o modelo já pronto é solicitado a fazer algo, ele realiza uma inferência.

Toda vez que você digita uma pergunta em um chatbot e recebe uma resposta, essa resposta é o resultado de uma inferência. O modelo não está aprendendo com a sua mensagem - ele está aplicando o que já aprendeu para produzir sua resposta.

Por que a inferência importa

A inferência é a parte da IA com a qual você interage e pela qual paga ao criar ferramentas. Entendê-la ajuda você a pensar com clareza sobre velocidade e custo.

A inferência é o que roda toda vez que sua ferramenta de IA é usada
A maioria dos preços de serviços de IA é baseada no uso de inferência
Explica por que solicitações maiores podem ser mais lentas ou custar mais
Saber disso ajuda você a projetar automações eficientes e acessíveis

Perguntas frequentes

Em geral, não. Durante a inferência, o modelo aplica o que já aprendeu e não se atualiza permanentemente. O aprendizado acontece antes, na fase de treinamento separada.

Mais termos de IA

GPTUma família de modelos de linguagem grande - GPT significa Generative Pre-trained Transformer.Aprendizado supervisionadoUm método de aprendizado de máquina em que um modelo aprende a partir de exemplos já rotulados com a resposta correta.Aprendizado não supervisionadoUm método de aprendizado de máquina em que um modelo encontra padrões em dados que não têm rótulos nem respostas corretas.

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