
Escassez de Dados
Escassez de dados refere-se à insuficiência de dados para treinar modelos de machine learning ou realizar análises abrangentes, dificultando o desenvolvimento d...
Uma data de corte de conhecimento marca quando um modelo de IA para de atualizar seus dados de treinamento, impactando precisão e relevância.
Uma data de corte de conhecimento é o ponto específico no tempo após o qual um modelo de IA não possui mais informações atualizadas. Isso significa que quaisquer dados, eventos ou desenvolvimentos ocorridos após essa data não estão incluídos nos dados de treinamento do modelo. Por exemplo, se a data de corte de conhecimento de um modelo é abril de 2023, ele não terá informações sobre eventos que ocorreram depois dessa data.
Os modelos de IA possuem datas de corte por diversos motivos:
O termo “prazo final do modelo de IA” geralmente se refere à data final em que o modelo deve ser concluído, incluindo as fases de treinamento e testes. Essa data não é necessariamente igual à data de corte de conhecimento, mas está relacionada ao cronograma e entregáveis do projeto.
A data de corte do modelo de IA é sinônima à data de corte de conhecimento. Ela indica o último ponto em que os dados de treinamento foram atualizados. Qualquer informação posterior a essa data não está incluída na base de conhecimento do modelo.
Semelhante ao prazo final, a data final de um modelo de IA pode se referir à conclusão do projeto. Em alguns contextos, também pode ser usada de forma intercambiável com a data de corte de conhecimento, embora normalmente esteja relacionada ao cronograma do projeto.
Esse termo costuma ser utilizado de forma intercambiável com a data de corte de conhecimento, significando a última data até a qual o modelo de IA foi treinado com informações atualizadas.
A data de encerramento de um modelo de IA pode se referir tanto à data de corte de conhecimento quanto à data de conclusão do projeto, dependendo do contexto. Em geral, indica o fim de uma fase específica no ciclo de vida do modelo de IA.
Esta é outra forma de se referir à data de corte de conhecimento. Ela marca o ponto final em que os dados de treinamento do modelo de IA são considerados atuais.
Aqui estão as datas de corte de conhecimento para alguns dos modelos de IA mais populares:
Uma data de corte de conhecimento é o último ponto no tempo em que os dados de treinamento de um modelo de IA foram atualizados. Informações após essa data não estão incluídas na base de conhecimento do modelo.
As datas de corte ajudam a gerenciar a preparação dos dados, garantir a estabilidade do modelo, controlar recursos computacionais e manter o controle de versões durante o desenvolvimento do modelo de IA.
Não, o prazo final refere-se à data de conclusão do projeto, enquanto a data de corte marca especificamente o fim das atualizações de dados para o treinamento do modelo de IA.
Por exemplo: GPT-3.5 e GPT-4 da OpenAI (setembro de 2021), Bard do Google (maio de 2023), Claude da Anthropic (março de 2023 para Claude 1, janeiro de 2024 para Claude 2) e LLaMA da Meta (cerca de 2023 para as versões mais recentes).
Comece a criar suas próprias soluções de IA com a plataforma no-code do FlowHunt. Agende uma demonstração para ver como criar chatbots e automatizar fluxos de trabalho.
Escassez de dados refere-se à insuficiência de dados para treinar modelos de machine learning ou realizar análises abrangentes, dificultando o desenvolvimento d...
Colapso de modelo é um fenômeno na inteligência artificial em que um modelo treinado se degrada ao longo do tempo, especialmente quando depende de dados sintéti...
Deriva de modelo, ou decadência de modelo, refere-se à queda no desempenho preditivo de um modelo de machine learning ao longo do tempo devido a mudanças no amb...