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Chip Huyen

Engenharia de IA

Construindo aplicativos com modelos de base

O’Reilly, 2025

15 min. de leitura

8 Ideias Fundamentais

Áudio & Texto

Sobre o que é?

Os modelos de base são amplamente aplicáveis – e facilitam o desenvolvimento de produtos de IA.

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Avaliação Editorial

Na getAbstract, resumimos os livros* que ajudam as pessoas a entenderem o mundo, tornando-o um lugar melhor. Tudo o que selecionamos para a nossa biblioteca deve se destacar em uma das duas qualidades principais a seguir:

Esclarecedor – Você vai aprender conteúdos que vão ajudar você a tomar decisões melhores.

Útil – Você vai seguir conselhos práticos que vão ajudar você a se aprimorar no que faz.

Classificamos cada conteúdo em uma escala de 1 a 10 em relação a estas duas qualidades principais. As nossas avaliações ajudam você a escolher os títulos para a sua lista de leitura, indo de robusto (5) a brilhante (10). Os livros que classificamos abaixo de 5 não são resumidos. A seguir, confira o significado de cada nível da avaliação:

10 – Brilhante. Um livro útil e/ou esclarecedor que, além de atender aos mais elevados padrões em todos os aspectos pertinentes, destaca-se até mesmo entre os melhores. Ele se torna muitas vezes um clássico instantâneo e uma leitura obrigatória para qualquer pessoa.
9 – Superior. Um livro útil e/ou esclarecedor que é extremamente completo, tem muitos pontos fortes e nenhuma deficiência a ser mencionada.
8 – Muito bom. Um livro útil e/ou esclarecedor que tem um número substancial de qualidades notáveis sem se sobressair em todas as áreas. Apresenta as últimas descobertas em um tópico e é escrito por um especialista renomado, mas carece de um pouco de estilo.
7 – Bom. Um livro útil e/ou esclarecedor que combina dois ou mais pontos fortes notáveis; por exemplo, contém ideias incomumente novas e as apresenta de uma maneira envolvente.
6 – Notável. Um livro útil e/ou esclarecedor que se destaca por pelo menos um aspecto; por exemplo, é particularmente bem estruturado.
5 – Robusto. Um livro útil e/ou esclarecedor, apesar das suas deficiências óbvias. Por exemplo, pode oferecer conselhos decentes em algumas áreas, ao mesmo tempo que é repetitivo ou normal demais em outras.

*A getAbstract resume muito mais do que apenas livros. Analisamos todo tipo de conteúdo que possa interessar ao nosso público: além de livros, resumimos também artigos, relatórios, video talks e podcasts. O que apresentamos aqui sobre os livros se aplica a todos os formatos cobertos.

Qualidades

Analítico
Baseado na Ciência
Aplicável

Embora a classificação indique a qualidade de um livro de acordo com nossos dois critérios principais, ela não diz muito sobre suas características definidoras específicas. Portanto, utilizamos um conjunto de 20 qualidades para caracterizar cada livro de acordo com os seus pontos fortes:

Aplicável – Você vai receber conselhos que podem ser aplicados diretamente no local de trabalho ou em situações cotidianas.
Analítico – Você vai entender o funcionamento interno do assunto.
Conhecimento Contextualizado – Você vai obter conhecimentos contextuais como um modelo para ação ou análise consciente.
Controverso – Você vai ser confrontado com opiniões capazes de gerar debates fervorosos.
Audaz – Você vai encontrar argumentos que podem romper com perspectivas predominantes.
Abrangente – No resumo vão ser abordados todos os aspectos do assunto.
Exemplos Práticos – Você vai receber conselhos práticos ilustrados com exemplos práticos ou histórias do mundo real.
Eloquente – Você vai desfrutar de um texto extremamente bem escrito ou apresentado.
Cativante – Você vai querer ler ou assistir o conteúdo até o final.
Revelador – Você vai ter acesso a ideias altamente surpreendentes.
Para Iniciantes – Você vai encontrar uma boa cartilha caso seja um aprendiz com pouca ou nenhuma experiência/conhecimento prévio.
Para Especialistas – Você vai obter os conhecimentos ou instruções de alto nível que necessita como especialista.
Hot Topic – Você vai estar no meio de uma questão altamente debatida.
Inovativo – Você vai receber ideias e insights mais recentes sobre novos produtos ou tendências.
Conhecimento de Causa – Você vai ter o privilégio de aprender com alguém que conhece profundamente o assunto.
Inspirador – Você vai querer colocar em prática imediatamente o que acabou de ler.
Panorama Geral – Você vai receber uma abordagem ampla do assunto, na qual todos os seus principais aspectos são mencionados.
Baseado na Ciência – Você vai obter fatos e números baseados em pesquisas científicas.
Visionário – Você vai ter uma ideia do futuro e do que isso pode significar para a sua vida.
Bem-estruturado – Você vai receber um conteúdo particularmente bem organizado para facilitar o seu entendimento ou aplicação.

Recomendação

Vários modelos de base de IA prontamente disponíveis podem ser aplicados a uma infinidade de utilizações. Esses modelos permitem que mesmo aqueles com relativamente pouco conhecimento técnico ou experiência com IA construam produtos de IA. A cientista da computação Chip Huyen ensina você a adaptar um modelo às suas necessidades específicas e escolher um modelo que funcione melhor no seu caso.

Resumo

A engenharia de IA difere da engenharia tradicional de aprendizado das máquinas.

O que distingue a IA hoje das versões anteriores é a sua escala. Aplicativos como ChatGPT, Gemini e Midjourney consomem quantidades significativas de eletricidade e são treinados em quantidades impressionantes de dados. Esses modelos de IA poderosos podem executar inúmeras aplicações, aumentando o seu valor econômico – e, em última análise, melhorando a vida das pessoas.

O treinamento de IAs de grandes modelos de linguagem (LLM) requer enormes quantidades de dados e poder computacional. Poucas empresas conseguem atender a essa demanda. A diferença entre os LLMs atuais e os modelos de linguagem anteriores é a “autossupervisão”: algoritmos de modelos de linguagem mais antigos precisavam de dados especificamente rotulados – o que pode levar muito tempo e recursos para serem coletados. A supervisão envolve marcar dados com comportamento e outros recursos que você deseja que um modelo aprenda e depois os utilizar para consolidar o resultado. Após a conclusão do treinamento, o modelo pode aplicar o que aprendeu com os conjuntos de dados marcados para analisar os dados em geral, acelerando...

Sobre o autor

Chip Huyen é escritora e cientista da computação que atua na interseção entre IA, dados e storytelling. Ela trabalhou com a Snorkel AI e a NVIDIA, fundou uma startup de infraestrutura de IA e ensinou design de sistemas de aprendizado das máquinas na Universidade de Stanford.

Upskilling em IA

Desenvolvimento de liderança

Aprendizagem colaborativa

Upskilling e Reskilling

Saúde e bem-estar

Para LMS/LXP

Para bibliotecas corporativas

Para sistemas de IA

Avaliação Editorial

Qualidades

Recomendação

Resumo

A engenharia de IA difere da engenharia tradicional de aprendizado das máquinas.

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