“Por meio desse processo de aprendizado adaptativo, o modelo refina suas previsões para melhorar a qualidade”, explicou a empresa.

E, finalmente, na fase de melhoria contínua, os usuários da empresa criam dados, que são essencialmente diferentes entradas LLM, interagindo com o modelo, que pode ser usado para otimizar ainda mais o desempenho do modelo.

O TAO pode aumentar a eficiência de modelos baratos

A Databricks disse que usou o TAO para não apenas obter melhor qualidade do modelo do que o ajuste fino, mas também atualizar a funcionalidade de modelos de código aberto baratos, como LLAMA, para atender à qualidade de modelos proprietários mais caros, como GPT-4O e O3-Mini.

“Usando sem rótulos, o TAO melhora o desempenho da LLAMA 3,3 70B em 2,4% em uma ampla referência corporativa”, escreveu a equipe.

Juliana Ribeiro
Juliana Ribeiro

Juliana Ribeiro é uma respeitada e talentosa redatora que trabalha do Tudo SEO. Com um profundo entendimento das nuances do SEO e seu impacto na visibilidade digital, Juliana usa sua expertise para educar e inspirar os leitores.

Entrando na indústria da escrita como redatora freelancer, ela rapidamente subiu na hierarquia para se tornar uma voz confiável no campo do SEO. Sua jornada na revista é marcada por muitos artigos perspicazes que ajudaram muitas empresas a entender melhor e aproveitar o SEO para melhorar sua visibilidade online.

Juliana também dedicou uma grande parte de seu tempo para estudar as últimas tendências em SEO e manter-se atualizada sobre todas as mudanças no algoritmo do Google. Através de seu trabalho, ela se esforça para quebrar conceitos complexos em ideias fáceis de entender para profissionais de marketing de todos os níveis.