{"id":14546,"date":"2026-01-13T17:31:16","date_gmt":"2026-01-13T17:31:16","guid":{"rendered":"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/glossario-ia-machine-learning\/"},"modified":"2026-08-15T06:56:55","modified_gmt":"2026-08-15T06:56:55","slug":"glossario-ia-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/br\/glossario-ia-machine-learning\/","title":{"rendered":"Gloss\u00e1rio de IA e machine learning: termos-chave para empresas modernas"},"content":{"rendered":"\n<p>IA \u00e9 o assunto do momento em tecnologia, e h\u00e1 muito jarg\u00e3o de machine learning e IA circulando por a\u00ed, incluindo termos capazes de confundir at\u00e9 profissionais experientes.<\/p>\n\n\n\n<p><strong><em>Afinal, o que significam os termos de IA?<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Se voc\u00ea trabalha com uma ag\u00eancia de desenvolvimento de IA, lidera um time de tecnologia interno ou quer usar IA no seu neg\u00f3cio, entender IA e <a href=\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/machine-learning-por-que-importa\/\" id=\"13425\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">machine learning<\/a>, junto com o jarg\u00e3o que descreve os dois, \u00e9 fundamental.<\/p>\n\n\n\n<p>Seja voc\u00ea uma startup, uma empresa de m\u00e9dio porte ou uma grande corpora\u00e7\u00e3o, dominar IA e o vocabul\u00e1rio ao redor dela d\u00e1 vantagem competitiva em um campo que muda r\u00e1pido.<\/p>\n\n\n\n<p>Por isso montamos este gloss\u00e1rio: uma lista de defini\u00e7\u00f5es de IA para empresas. Voc\u00ea pode percorrer a lista para consultar rapidamente um termo novo e entender o que cada um significa.<\/p>\n\n\n\n<p>Siga a leitura para ver <strong>termos de intelig\u00eancia artificial <\/strong>explicados de um jeito que <em>qualquer pessoa<\/em> entende.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Gloss\u00e1rio de intelig\u00eancia artificial<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>IA generativa<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p><strong>Defini\u00e7\u00e3o de IA generativa:<\/strong> IA generativa \u00e9 um tipo de intelig\u00eancia artificial que cria conte\u00fado novo, como texto, imagem, m\u00fasica ou c\u00f3digo, aprendendo a partir de dados existentes.<\/p>\n\n\n\n<p>Em vez de apenas analisar informa\u00e7\u00e3o, ela produz algo original: um chatbot que redige e-mails, uma ferramenta de design que sugere layouts ou um app que gera texto de marketing.<\/p>\n\n\n\n<p>Para startups e grandes empresas, a IA generativa acelera a cria\u00e7\u00e3o de conte\u00fado, simplifica workflows e abre espa\u00e7o para novas experi\u00eancias de cliente.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p><strong>Leia tamb\u00e9m: <a href=\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/como-integrar-ia-em-um-app\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Como integrar IA em um app<\/a><\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Large language model (LLM)<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p><strong>Defini\u00e7\u00e3o de LLM:<\/strong> Large language models (um tipo de <a href=\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/construindo-redes-neurais-do-zero\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">rede neural<\/a>) s\u00e3o um tipo de sistema de IA generativa. Eles s\u00e3o treinados com volumes <em>enormes<\/em> de dados em texto e usam esse conhecimento para prever sequ\u00eancias de palavras.<\/p>\n\n\n\n<p>LLMs aprendem padr\u00f5es da linguagem, como gram\u00e1tica, significado e contexto, para executar tarefas como escrever, resumir, traduzir, responder perguntas e analisar texto.<\/p>\n\n\n\n<p>Hoje, as ferramentas e assistentes de IA mais populares rodam sobre large language models. \u00c9 por isso que ChatGPT, Claude, Gemini e Copilot conseguem entender instru\u00e7\u00f5es, sustentar uma conversa e gerar respostas que soam naturais.<\/p>\n\n\n\n<p>Para empresas, LLMs aceleram tarefas como redigir e-mails e relat\u00f3rios. Eles podem alimentar chatbots que respondem a clientes de forma natural. E podem analisar texto para encontrar tend\u00eancias e significado.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p><strong>Leia tamb\u00e9m: <a href=\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/ai-agents-vs-ai-systems-arquitetura\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">AI agents vs. AI systems na arquitetura de software<\/a><\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Prompt engineering<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p><strong>Defini\u00e7\u00e3o de prompt engineering: <\/strong>Prompts s\u00e3o as instru\u00e7\u00f5es que voc\u00ea d\u00e1 a um modelo de IA para obter a resposta que quer. Prompt engineering (tamb\u00e9m chamado de prompt design) \u00e9 o trabalho de construir esses prompts.<\/p>\n\n\n\n<p>Prompts bem constru\u00eddos fazem a IA dar respostas mais precisas e executar tarefas mais complexas. Conhecer as boas pr\u00e1ticas de prompt engineering ajuda voc\u00ea a extrair mais das ferramentas de IA generativa.<\/p>\n\n\n\n<p>Algumas boas pr\u00e1ticas: quebrar tarefas complexas em passos menores, dar as informa\u00e7\u00f5es de contexto relevantes e usar exemplos para guiar a sa\u00edda da IA.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Modelo Transformer<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p><strong>O que \u00e9 um modelo Transformer: <\/strong>Um modelo Transformer \u00e9 um tipo de arquitetura de rede neural que lida com dados sequenciais de forma mais eficiente e mais eficaz que os modelos antigos. \u00c9 a base da maioria dos large language models modernos.<\/p>\n\n\n\n<p>Modelos Transformer processam todas as palavras de uma vez. Isso ajuda a pesar a import\u00e2ncia de cada palavra em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s outras e a entender melhor o contexto. Tamb\u00e9m torna o treinamento mais r\u00e1pido, porque d\u00e1 para usar computa\u00e7\u00e3o paralela.<\/p>\n\n\n\n<p>Na pr\u00e1tica, dentro de um Transformer cada palavra olha para todas as outras da frase e aprende quais s\u00e3o mais importantes para interpretar seu significado.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Overfitting\/underfitting<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p><strong>Defini\u00e7\u00e3o de overfitting vs. underfitting:<\/strong> Overfitting \u00e9 quando um modelo de IA aprende os dados de treino bem demais. \u00c9 como decorar as respostas da prova sem entender a mat\u00e9ria.<\/p>\n\n\n\n<p>Underfitting \u00e9 quando o modelo \u00e9 simples demais para capturar os padr\u00f5es dos dados. Acontece com frequ\u00eancia quando falta dado ou quando o dado dispon\u00edvel n\u00e3o \u00e9 o certo para a tarefa que voc\u00ea pediu \u00e0 IA.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>A diferen\u00e7a principal entre overfitting e underfitting est\u00e1 no alcance da falha: o overfitting vai mal s\u00f3 em dados novos, enquanto o underfitting vai mal tanto nos dados de treino quanto nos novos.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p><strong>Leia tamb\u00e9m: <a href=\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/classificacao-com-ia-apps-eficientes\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Como usar classifica\u00e7\u00e3o com IA para criar apps mais eficientes<\/a><\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Natural language processing (NLP)<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p><strong>Defini\u00e7\u00e3o de natural language processing: <\/strong>Processamento de linguagem natural (NLP) \u00e9 um campo da intelig\u00eancia artificial. Ele se concentra em fazer a IA entender, interpretar e gerar linguagem humana de forma \u00fatil.<\/p>\n\n\n\n<p>As tarefas centrais de NLP incluem tokeniza\u00e7\u00e3o, gera\u00e7\u00e3o de texto, tradu\u00e7\u00e3o e sumariza\u00e7\u00e3o. Voc\u00ea tamb\u00e9m pode usar NLP para interpretar um texto, detectando tema, fatos principais ou sentimento.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Fine-tuning<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p><strong>Defini\u00e7\u00e3o de fine-tuning: <\/strong><a href=\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/fine-tuning-vs-rag-choosing-the-best-approach-for-your-ai-model\/\">Fine-tuning<\/a> \u00e9 pegar um modelo de IA existente e trein\u00e1-lo para tarefas ou casos de uso espec\u00edficos. Por exemplo, voc\u00ea pode partir de um modelo que j\u00e1 entende padr\u00f5es dos dados, como regras de linguagem e gram\u00e1tica. Depois aplica esse modelo a uma tarefa espec\u00edfica, como documentos jur\u00eddicos, treinando com dados adicionais.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Entender como fazer fine-tune de modelos de IA ajuda voc\u00ea a adaptar a IA \u00e0 sua necessidade sem treinar um modelo do zero. E ajuda a melhorar o desempenho na tarefa espec\u00edfica.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Vi\u00e9s e justi\u00e7a em IA<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p><strong>Defini\u00e7\u00e3o de vi\u00e9s em IA: <\/strong>Vi\u00e9s em IA s\u00e3o os erros ou injusti\u00e7as produzidos por dados de treino enviesados. Esse vi\u00e9s pode fazer o modelo favorecer certos resultados ou certos grupos em detrimento de outros.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Alguns exemplos de vi\u00e9s em IA e suas implica\u00e7\u00f5es \u00e9ticas:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Reconhecimento facial:<\/strong> pessoas de certas etnias s\u00e3o identificadas de forma incorreta porque est\u00e3o sub-representadas nos datasets de treino<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Sistemas de IA para contrata\u00e7\u00e3o:<\/strong> o dado hist\u00f3rico mostra prefer\u00eancia por candidatos homens, ent\u00e3o o sistema continua priorizando homens<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Saber o que procurar ajuda voc\u00ea a entender como mitigar vi\u00e9s em machine learning. Voc\u00ea pode usar dados de treino diversos e representativos, e testar os modelos em busca de comportamento enviesado.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p><strong>Leia tamb\u00e9m: <a href=\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/ia-para-desenvolvimento-de-software\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">IA para desenvolvimento de software: boas pr\u00e1ticas e ferramentas<\/a><\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Alucina\u00e7\u00e3o (em LLMs)<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p><strong>Defini\u00e7\u00e3o de alucina\u00e7\u00e3o em LLMs: <\/strong>Uma alucina\u00e7\u00e3o em um LLM \u00e9 a produ\u00e7\u00e3o de uma sa\u00edda que parece plaus\u00edvel, mas est\u00e1 factualmente errada.<\/p>\n\n\n\n<p>A sa\u00edda alucinada acontece porque o modelo \u00e9 otimizado para gerar texto que soa plaus\u00edvel a partir dos padr\u00f5es dos dados de treino, n\u00e3o para conferir a resposta contra fatos verificados. Um LLM pode criar refer\u00eancias que n\u00e3o existem, despejar estat\u00edsticas incorretas e at\u00e9 inventar pessoas.<\/p>\n\n\n\n<p>E faz tudo isso com convic\u00e7\u00e3o. Por isso, checar os fatos da sa\u00edda de IA generativa \u00e9 essencial. Quando voc\u00ea entende por que LLMs alucinam, fica melhor em verificar resultados e em fazer o fine-tune do seu modelo.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>RAG (retrieval-augmented generation)<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p><strong>Defini\u00e7\u00e3o de retrieval-augmented generation: <\/strong><a href=\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/fine-tuning-vs-rag-choosing-the-best-approach-for-your-ai-model\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Retrieval-augmented generation (RAG)<\/a> \u00e9 uma t\u00e9cnica que combina um large language model (LLM) com uma fonte de conhecimento externa, como um banco de dados ou um buscador.<\/p>\n\n\n\n<p>A t\u00e9cnica ajuda a gerar respostas mais precisas e apoiadas em fatos, permite que a IA busque em fontes atualizadas e reduz o n\u00famero de alucina\u00e7\u00f5es que o seu sistema produz. Custa menos tempo e menos dinheiro do que fazer fine-tune de um sistema de IA.<\/p>\n\n\n\n<p>Entre os casos de uso de RAG em produ\u00e7\u00e3o est\u00e3o enriquecer o contexto do modelo com documentos internos da empresa, para apoiar decis\u00f5es melhores, ou com relat\u00f3rios financeiros atualizados, para gerar an\u00e1lises de investimento precisas.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Em resumo, RAG \u00e9 uma camada de recupera\u00e7\u00e3o inteligente que enriquece o contexto do LLM em tempo de execu\u00e7\u00e3o, o que permite gerar respostas mais precisas e mais ancoradas em fatos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Leve IA para o seu neg\u00f3cio com a Cheesecake Labs<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Como voc\u00ea provavelmente percebeu ao ler os termos e defini\u00e7\u00f5es deste gloss\u00e1rio, existem muitas formas de usar intelig\u00eancia artificial em um neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n<p>Aqui na <a href=\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Cheesecake Labs<\/a>, ajudamos nossos clientes a:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Construir apps web e mobile com IA<\/li>\n\n\n\n<li>Fazer deploy de chatbots conversacionais<\/li>\n\n\n\n<li>Construir sistemas de IA para automa\u00e7\u00e3o e efici\u00eancia<\/li>\n\n\n\n<li>Usar IA em estrat\u00e9gia e execu\u00e7\u00e3o<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Como parte dos nossos <a href=\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/services\/ai-development\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">servi\u00e7os de desenvolvimento de IA<\/a>, oferecemos suporte de ponta a ponta: n\u00e3o cuidamos s\u00f3 da engenharia, mas tamb\u00e9m de estrat\u00e9gia de IA, design, integra\u00e7\u00e3o e deploy.<\/p>\n\n\n\n<p>Tamb\u00e9m temos experi\u00eancia ampla em modelos e infraestrutura de IA, e n\u00e3o somos casados com nenhum sistema espec\u00edfico. Uma abordagem agn\u00f3stica nos ajuda a encontrar a solu\u00e7\u00e3o certa para cada cliente, sempre.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>E agora?<\/p>\n\n\n\n<p>Quando voc\u00ea entende IA, passa a enxergar o que ela pode fazer pelo seu neg\u00f3cio. E quando trabalha com especialistas em IA, como o time da Cheesecake Labs, come\u00e7a a transformar algumas dessas ideias em realidade.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Quer saber como esses conceitos se aplicam ao seu produto? Conhe\u00e7a nossos<\/strong><a href=\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/services\/ai-development\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong> servi\u00e7os de desenvolvimento de IA<\/strong><\/a><strong> ou <\/strong><a href=\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/contact\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>entre em contato<\/strong><\/a><strong> para mais informa\u00e7\u00f5es.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Perguntas frequentes sobre termos de IA<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<div class=\"schema-faq wp-block-yoast-faq-block\"><div class=\"schema-faq-section\" id=\"faq-question-1768324914998\"><strong class=\"schema-faq-question\"><strong>Quais s\u00e3o os 7 principais campos da IA?<\/strong><\/strong> <p class=\"schema-faq-answer\">Os sete principais campos da IA s\u00e3o:<br \/>&#8211; Machine learning<br \/>&#8211; Processamento de linguagem natural (NLP)<br \/>&#8211; Sistemas especialistas<br \/>&#8211; Rob\u00f3tica<br \/>&#8211; Deep learning<br \/>&#8211; Vis\u00e3o computacional<br \/>&#8211; Automa\u00e7\u00e3o rob\u00f3tica de processos (RPA)<\/p> <\/div> <div class=\"schema-faq-section\" id=\"faq-question-1768324947174\"><strong class=\"schema-faq-question\"><strong>Para que serve a IA generativa?<\/strong><\/strong> <p class=\"schema-faq-answer\">A IA generativa tem v\u00e1rias aplica\u00e7\u00f5es em diferentes setores. Ela apoia times de atendimento resumindo conversas e bases de conhecimento internas. Ajuda times de desenvolvimento a <strong>criar apps<\/strong> mais r\u00e1pido. E ajuda times de marketing a entender perfis de cliente e gerar conte\u00fado personalizado.  <\/p> <\/div> <div class=\"schema-faq-section\" id=\"faq-question-1768324965541\"><strong class=\"schema-faq-question\"><strong>Como funcionam os large language models?<\/strong><\/strong> <p class=\"schema-faq-answer\">Large language models s\u00e3o sistemas de IA treinados para entender e gerar texto parecido com o humano, aprendendo padr\u00f5es, gram\u00e1tica e contexto a partir de volumes enormes de dados. \u00c9 assim que eles funcionam:<br \/><br \/><strong>&#8211;<\/strong> <strong>Treinamento:<\/strong> O modelo aprende padr\u00f5es gerais de linguagem em um dataset gigante, com livros, artigos e sites. Isso permite que ele preveja a pr\u00f3xima palavra de uma frase.<br \/><strong>&#8211; Fine-tuning:<\/strong> O modelo pr\u00e9-treinado recebe treino extra em datasets espec\u00edficos. Por exemplo, linguagem jur\u00eddica ou estrat\u00e9gias de atendimento. Isso melhora o desempenho dele em tarefas ou organiza\u00e7\u00f5es espec\u00edficas.<br \/><strong>&#8211; Prompt-tuning: <\/strong>LLMs se adaptam conforme os prompts que voc\u00ea d\u00e1. D\u00e1 para construir prompts com cuidado para guiar o sistema at\u00e9 a sa\u00edda desejada.<br \/><strong>&#8211;<\/strong> <strong>Contexto em tempo de execu\u00e7\u00e3o<\/strong>: Em aplica\u00e7\u00f5es reais, LLMs n\u00e3o dependem s\u00f3 do que aprenderam no treino. Eles tamb\u00e9m usam contexto adicional fornecido em tempo de execu\u00e7\u00e3o, como documentos relevantes, dados ou hist\u00f3rico de conversa.<br \/><br \/>Treinamento e fine-tuning definem o que o modelo sabe internamente. Prompt e controle de contexto em tempo de execu\u00e7\u00e3o determinam como esse conhecimento \u00e9 usado e que informa\u00e7\u00e3o extra est\u00e1 dispon\u00edvel.<\/p> <\/div> <div class=\"schema-faq-section\" id=\"faq-question-1768325105435\"><strong class=\"schema-faq-question\"><strong>O que \u00e9 sa\u00edda alucinada em modelos de IA?<\/strong><\/strong> <p class=\"schema-faq-answer\">Sa\u00edda alucinada em modelos de IA \u00e9 aquela que soa convincente, mas foi inventada. Acontece porque sistemas de IA geram texto a partir de padr\u00f5es, n\u00e3o de fatos.<br \/><br \/>Alucina\u00e7\u00f5es viram problema quando voc\u00ea n\u00e3o confere a sa\u00edda da IA com rigor. Voc\u00ea pode acabar publicando conte\u00fado enganoso e arranhando a reputa\u00e7\u00e3o da empresa. Checagem de fatos \u00e9 parte obrigat\u00f3ria do processo ao usar IA generativa.<\/p> <\/div> <div class=\"schema-faq-section\" id=\"faq-question-1768325121278\"><strong class=\"schema-faq-question\"><strong>Quais s\u00e3o os casos de uso de RAG em produ\u00e7\u00e3o?<\/strong><\/strong> <p class=\"schema-faq-answer\">RAG combina um modelo de linguagem com uma fonte de conhecimento externa. Isso permite que a IA recupere informa\u00e7\u00e3o real e atualizada e produza sa\u00eddas mais precisas. Alguns casos de uso de RAG:<br \/><br \/><strong>&#8211; Atendimento ao cliente:<\/strong> Condensar as perguntas do usu\u00e1rio, recuperar informa\u00e7\u00e3o relevante em uma base de conhecimento interna e gerar respostas precisas para apoiar o time de atendimento.<br \/><strong>&#8211; Recomenda\u00e7\u00f5es personalizadas:<\/strong> Usar prefer\u00eancias do usu\u00e1rio e hist\u00f3rico de compra para entregar recomenda\u00e7\u00f5es de produto mais relevantes no e-commerce.<br \/><strong>&#8211; Relat\u00f3rios automatizados:<\/strong> Acessar informa\u00e7\u00e3o atualizada para gerar e resumir relat\u00f3rios automaticamente, ajudando voc\u00ea a decidir mais r\u00e1pido.  <\/p> <\/div> <\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>IA \u00e9 o assunto do momento em tecnologia, e h\u00e1 muito jarg\u00e3o de machine learning e IA circulando por a\u00ed, incluindo termos capazes de confundir at\u00e9 profissionais experientes. 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grandes volumes de texto e s\u00e3o a base de ferramentas como ChatGPT, Claude, Gemini e Copilot, enquanto prompts bem constru\u00eddos ajudam a obter respostas mais precisas.\nDestaca que alucina\u00e7\u00f5es s\u00e3o sa\u00eddas plaus\u00edveis mas factualmente erradas, o que torna a checagem de fatos essencial, e que RAG combina o LLM com fontes externas para reduzir alucina\u00e7\u00f5es com menos custo que o fine-tuning.\nAborda vi\u00e9s em IA causado por dados de treino enviesados, com exemplos em reconhecimento facial e contrata\u00e7\u00e3o, e sugere mitiga\u00e7\u00e3o com dados diversos e testes dos modelos.","ai_summary_en":"","ai_summary_pt-br":"O post \u00e9 um gloss\u00e1rio de termos de IA e machine learning voltado a empresas, com defini\u00e7\u00f5es de IA generativa, LLMs, prompt engineering, modelos Transformer, overfitting\/underfitting, NLP, fine-tuning, vi\u00e9s em IA, alucina\u00e7\u00e3o e RAG.\nExplica que LLMs preveem sequ\u00eancias de palavras ap\u00f3s 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Isso permite que ele preveja a pr\u00f3xima palavra de uma frase.<br \/><strong>- Fine-tuning:<\/strong> O modelo pr\u00e9-treinado recebe treino extra em datasets espec\u00edficos. Por exemplo, linguagem jur\u00eddica ou estrat\u00e9gias de atendimento. Isso melhora o desempenho dele em tarefas ou organiza\u00e7\u00f5es espec\u00edficas.<br \/><strong>- Prompt-tuning: <\/strong>LLMs se adaptam conforme os prompts que voc\u00ea d\u00e1. D\u00e1 para construir prompts com cuidado para guiar o sistema at\u00e9 a sa\u00edda desejada.<br \/><strong>-<\/strong> <strong>Contexto em tempo de execu\u00e7\u00e3o<\/strong>: Em aplica\u00e7\u00f5es reais, LLMs n\u00e3o dependem s\u00f3 do que aprenderam no treino. Eles tamb\u00e9m usam contexto adicional fornecido em tempo de execu\u00e7\u00e3o, como documentos relevantes, dados ou hist\u00f3rico de conversa.<br \/><br \/>Treinamento e fine-tuning definem o que o modelo sabe internamente. Prompt e controle de contexto em tempo de execu\u00e7\u00e3o determinam como esse conhecimento \u00e9 usado e que informa\u00e7\u00e3o extra est\u00e1 dispon\u00edvel.\",\"inLanguage\":\"pt-BR\"},\"inLanguage\":\"pt-BR\"},{\"@type\":\"Question\",\"@id\":\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/br\/glossario-ia-machine-learning\/#faq-question-1768325105435\",\"position\":4,\"url\":\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/br\/glossario-ia-machine-learning\/#faq-question-1768325105435\",\"name\":\"O que \u00e9 sa\u00edda alucinada em modelos de IA?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"Sa\u00edda alucinada em modelos de IA \u00e9 aquela que soa convincente, mas foi inventada. Acontece porque sistemas de IA geram texto a partir de padr\u00f5es, n\u00e3o de fatos.<br \/><br \/>Alucina\u00e7\u00f5es viram problema quando voc\u00ea n\u00e3o confere a sa\u00edda da IA com rigor. Voc\u00ea pode acabar publicando conte\u00fado enganoso e arranhando a reputa\u00e7\u00e3o da empresa. Checagem de fatos \u00e9 parte obrigat\u00f3ria do processo ao usar IA generativa.\",\"inLanguage\":\"pt-BR\"},\"inLanguage\":\"pt-BR\"},{\"@type\":\"Question\",\"@id\":\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/br\/glossario-ia-machine-learning\/#faq-question-1768325121278\",\"position\":5,\"url\":\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/br\/glossario-ia-machine-learning\/#faq-question-1768325121278\",\"name\":\"Quais s\u00e3o os casos de uso de RAG em produ\u00e7\u00e3o?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"RAG combina um modelo de linguagem com uma fonte de conhecimento externa. Isso permite que a IA recupere informa\u00e7\u00e3o real e atualizada e produza sa\u00eddas mais precisas. Alguns casos de uso de RAG:<br \/><br \/><strong>- Atendimento ao cliente:<\/strong> Condensar as perguntas do usu\u00e1rio, recuperar informa\u00e7\u00e3o relevante em uma base de conhecimento interna e gerar respostas precisas para apoiar o time de atendimento.<br \/><strong>- Recomenda\u00e7\u00f5es personalizadas:<\/strong> Usar prefer\u00eancias do usu\u00e1rio e hist\u00f3rico de compra para entregar recomenda\u00e7\u00f5es de produto mais relevantes no e-commerce.<br \/><strong>- Relat\u00f3rios automatizados:<\/strong> Acessar informa\u00e7\u00e3o atualizada para gerar e resumir relat\u00f3rios automaticamente, ajudando voc\u00ea a decidir mais r\u00e1pido.  \",\"inLanguage\":\"pt-BR\"},\"inLanguage\":\"pt-BR\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Gloss\u00e1rio de IA e machine learning para empresas","description":"Um gloss\u00e1rio de IA e machine learning com os termos-chave que executivos e times de produto precisam dominar, sem 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Por exemplo, linguagem jur\u00eddica ou estrat\u00e9gias de atendimento. Isso melhora o desempenho dele em tarefas ou organiza\u00e7\u00f5es espec\u00edficas.<br \/><strong>- Prompt-tuning: <\/strong>LLMs se adaptam conforme os prompts que voc\u00ea d\u00e1. D\u00e1 para construir prompts com cuidado para guiar o sistema at\u00e9 a sa\u00edda desejada.<br \/><strong>-<\/strong> <strong>Contexto em tempo de execu\u00e7\u00e3o<\/strong>: Em aplica\u00e7\u00f5es reais, LLMs n\u00e3o dependem s\u00f3 do que aprenderam no treino. Eles tamb\u00e9m usam contexto adicional fornecido em tempo de execu\u00e7\u00e3o, como documentos relevantes, dados ou hist\u00f3rico de conversa.<br \/><br \/>Treinamento e fine-tuning definem o que o modelo sabe internamente. 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Checagem de fatos \u00e9 parte obrigat\u00f3ria do processo ao usar IA generativa.","inLanguage":"pt-BR"},"inLanguage":"pt-BR"},{"@type":"Question","@id":"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/br\/glossario-ia-machine-learning\/#faq-question-1768325121278","position":5,"url":"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/br\/glossario-ia-machine-learning\/#faq-question-1768325121278","name":"Quais s\u00e3o os casos de uso de RAG em produ\u00e7\u00e3o?","answerCount":1,"acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"RAG combina um modelo de linguagem com uma fonte de conhecimento externa. Isso permite que a IA recupere informa\u00e7\u00e3o real e atualizada e produza sa\u00eddas mais precisas. Alguns casos de uso de RAG:<br \/><br \/><strong>- Atendimento ao cliente:<\/strong> Condensar as perguntas do usu\u00e1rio, recuperar informa\u00e7\u00e3o relevante em uma base de conhecimento interna e gerar respostas precisas para apoiar o time de atendimento.<br \/><strong>- Recomenda\u00e7\u00f5es personalizadas:<\/strong> Usar prefer\u00eancias do usu\u00e1rio e hist\u00f3rico de compra para entregar recomenda\u00e7\u00f5es de produto mais relevantes no e-commerce.<br \/><strong>- Relat\u00f3rios automatizados:<\/strong> Acessar informa\u00e7\u00e3o atualizada para gerar e resumir relat\u00f3rios automaticamente, ajudando voc\u00ea a decidir mais r\u00e1pido.  ","inLanguage":"pt-BR"},"inLanguage":"pt-BR"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14546","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/br\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/br\/wp-json\/wp\/v2\/users\/92"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/br\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=14546"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14546\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":14922,"href":"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14546\/revisions\/14922"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media\/13277"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=14546"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/br\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=14546"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/br\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=14546"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}