IA generativa precisa dos dados corretos para ser eficaz, diz executivo da AWS

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Após a badalação inicial em torno de ferramentas de IA generativa, como o ChatGPT, há cada vez mais discussões sobre os erros de informação gerados por essas plataformas, frequentemente chamados de “alucinações” pela indústria....

Após a badalação inicial em torno de ferramentas de IA generativa, como o ChatGPT, há cada vez mais discussões sobre os erros de informação gerados por essas plataformas, frequentemente chamados de “alucinações” pela indústria. A questão, no entanto, é que os erros decorrem da forma como essas aplicações funcionam, algo que é ignorado por muitos críticos.

. Este processo começou com aplicações de Aprendizado de Máquina , evoluiu para o Deep Learning e agora culmina na IA generativa. Ao longo desse processo, os dados usados passaram de ser simples a complexos, tanto na entrada quanto na saída das informações.

Outro tema debatido no evento foi como a área de FinOps – termo usado para áreas focadas em controle de custos com plataformas de nuvem – pode ajudar as companhias a. “No Nubank, o time de FinOps interage com pessoas de outras áreas, chamadas de Cost Champions.

Ainda sobre este tema, Marcelo Oliveira, diretor-executivo do banco Agi , ressaltou a importância da área de FinOps para controle de gastos com nuvem. “Entre o fim de 2021 e o primeiro semestre deste ano, nosso volume de dados da nuvem dobrou. Mas nossa conta, não por ‘pedidos de desconto’, mas sim pelo uso mais eficaz das ferramentas de cloud”, pontuou.

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