Glossário de IA — Termos de Inteligência Artificial Explicados

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Inteligência ArtificialIA

Campo da computação que cria sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, como entender linguagem, reconhecer imagens ou tomar decisões.

Machine LearningAprendizado de máquina

Ramo da IA em que o sistema aprende padrões a partir de dados, em vez de seguir regras programadas manualmente.

Deep LearningAprendizado profundo

Técnica de machine learning baseada em redes neurais com muitas camadas. Está por trás da maioria dos avanços recentes em IA.

Rede neuralneural network

Modelo inspirado no cérebro, formado por 'neurônios' conectados em camadas que ajustam pesos durante o treinamento.

LLMLarge Language Model

Modelo de linguagem grande: IA treinada em enormes quantidades de texto para entender e gerar linguagem. ChatGPT, Gemini e Claude são baseados em LLMs.

GPTGenerative Pre-trained Transformer

Família de modelos de linguagem da OpenAI que popularizou o ChatGPT. O nome descreve a arquitetura (transformer) e a forma de treinamento.

Modelo

O 'cérebro' treinado da IA: o conjunto de parâmetros que, dada uma entrada, produz uma resposta.

Treinamento

Processo de ajustar os parâmetros do modelo expondo-o a muitos dados até ele aprender os padrões.

Datasetconjunto de dados

A coleção de dados usada para treinar ou avaliar um modelo. A qualidade dos dados influencia diretamente a qualidade do modelo.

Parâmetrospesos / weights

Os valores internos ajustados durante o treinamento. Modelos maiores têm bilhões de parâmetros.

Token

A menor unidade em que o modelo divide o texto — uma palavra, parte de palavra ou pontuação. Os modelos processam tokens, não letras.

Tokenização

Processo de quebrar o texto em tokens antes de o modelo processá-lo.

Embeddingvetor

Representação numérica de um texto ou palavra que captura seu significado, permitindo ao modelo comparar e relacionar conceitos.

Janela de contextocontext window

A quantidade máxima de tokens que o modelo consegue considerar de uma vez, somando a entrada e a resposta.

Transformer

Arquitetura de rede neural, baseada no mecanismo de atenção, que é a base dos LLMs modernos.

Atençãoattention

Mecanismo que permite ao modelo pesar quais partes do texto são mais relevantes para cada palavra que ele gera.

Inferência

O momento em que o modelo já treinado é usado para gerar uma resposta — diferente da fase de treinamento.

Prompt

O texto de comando que você envia à IA pedindo algo. A qualidade do prompt influencia muito a qualidade da resposta.

Engenharia de promptprompt engineering

A prática de escrever prompts bem estruturados (com papel, contexto, tarefa e formato) para obter respostas melhores.

System prompt

Instrução inicial que define o papel e as regras de comportamento do modelo em toda a conversa.

Temperatura

Parâmetro que controla a aleatoriedade das respostas: valores baixos deixam o texto mais previsível e focado; altos, mais criativo e variado.

Top-pnucleus sampling

Parâmetro que limita as escolhas do modelo às palavras mais prováveis até somar uma probabilidade p. Usado junto ou no lugar da temperatura.

Zero-shot e Few-shot

Pedir algo sem exemplos (zero-shot) ou incluindo alguns exemplos no prompt (few-shot) para guiar o modelo.

RAGRetrieval-Augmented Generation

Técnica que busca informações em uma base externa e as fornece ao modelo antes de responder, reduzindo erros e deixando as respostas mais atualizadas.

Fine-tuningajuste fino

Treinar um pouco mais um modelo já pronto com dados específicos, para especializá-lo numa tarefa ou estilo.

Alucinaçãohallucination

Quando a IA responde algo que parece convincente, mas é falso ou inventado. Sempre confira informações importantes.

Jailbreak

Tentativa de burlar as regras e os filtros de segurança de um modelo usando prompts manipuladores.

Guardrailsbarreiras de segurança

Regras e filtros que limitam o que o modelo pode gerar, por segurança e conformidade.

Multimodal

Modelo que entende ou gera mais de um tipo de dado — texto, imagem, áudio e vídeo.

Agente de IAAI agent

Sistema que usa um modelo para planejar e executar tarefas em várias etapas, muitas vezes acionando ferramentas externas.

IA generativa

IA que cria conteúdo novo (texto, imagem, áudio, vídeo) em vez de apenas classificar ou prever.

Difusãodiffusion

Técnica por trás de geradores de imagem como o Stable Diffusion: parte de um ruído e o refina até virar a imagem pedida.

Text-to-image

Geração de imagem a partir de uma descrição em texto, como no Midjourney, DALL-E e Stable Diffusion.

Negative prompt

Lista do que você NÃO quer na imagem, usada por geradores como o Stable Diffusion para evitar elementos indesejados.

Seedsemente

Número que fixa o ponto de partida aleatório da geração; a mesma seed com o mesmo prompt tende a repetir o resultado.

Upscaling

Aumentar a resolução de uma imagem, muitas vezes com IA, preservando ou acrescentando detalhes.

API

Interface que permite que programas usem o modelo de IA de forma automatizada, sem passar pelo chat.

Open source / pesos abertos

Modelos cujos pesos são disponibilizados publicamente, podendo ser baixados e executados por qualquer um (ex.: a família Llama).

Benchmark

Teste padronizado usado para medir e comparar o desempenho de diferentes modelos.