Aprendizado De Máquina

O Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER, na sigla em inglês) é um dos pilares do Processamento de Linguagem Natural (NLP). Trata-se do processo de identificar e classificar automaticamente elementos-chave em textos não estruturados em categorias predefinidas — tais como nomes de pessoas, organizações, localizações, datas, valores monetários e nomes de produtos.

Modelos de linguagem grandes (LLMs) como GPT-4 ou Gemini são incrivelmente poderosos, mas têm algumas fraquezas críticas: eles alucinam, não conhecem informações após a data limite de treinamento e não têm acesso aos dados do seu domínio privado. Para resolver essas limitações, os desenvolvedores usam a Geração Aumentada de Recuperação (RAG). RAG é um framework que recupera informações relevantes de um banco de dados externo e as fornece ao LLM para gerar respostas precisas e conscientes do contexto.

Por décadas, a cibersegurança tem sido um jogo de gato e rato jogado sobre uma base de assinaturas. Quando uma nova cepa de malware ou exploit era descoberta, os pesquisadores de segurança a analisavam, extraíam uma assinatura digital exclusiva e a distribuíam para bancos de dados antivírus.

Os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) conquistaram o mundo, não apenas porque podem gerar texto semelhante ao humano, mas porque parecem “raciocinar” através de problemas complexos. Mas como um modelo estatístico baseado na previsão de tokens realmente executa tarefas lógicas? Neste post, exploramos a mecânica do raciocínio de LLM, desde a simples correspondência de padrões até estratégias avançadas como a Cadeia de Pensamento (Chain of Thought - CoT).