Como treinar sua IA?

Métodos básicos que você precisa saber para aumentar a acurácia:

Temperatura

Regula a criatividade da sua IA. 0 é mais determinístico, útil quando você precisa de uma resposta mais exata.0,5 é mais equilibrado.1 é mais criativo, útil para artes.2 é incompreensível, vale experimentar para entender melhor sobre temperatura, mas nunca será útil.

Modelo e Fornecedores

Atualmente utilizamos modelos da OpenAI para Agentes e da Anthropic (especialmente Claude-4) para codar.

System Prompt / Prompt Engineering

Escreva e organize o prompt de modo a aumentar a acurária.

Retrieval Augmented Generation RAG

Recupera informações importantes para o contexto.

Chain of Thought (CoT)

Faça a IA "pensar". Você pode usar um modelo de "reasioning" como OpenAI o3 ou o4-mini, que faz isso por você. Ou fazer Prompt Engineering para a IA "pensar" antes de dar uma reposta definitiva.

Existem técnicas mais simples, como pedir a IA para pensar, como outras mais complexas que orquestram Agentes de IA (LLM Chaining, Mixture of Experts) para pensarem entre si, ou outras mais criativas como usar JSON para pensar antes de responder

{ "reason": "Escreva a razão da decisão tomada", "message": "Escreva a mensagem para o usuários" }

Aprendizado por Reforço com Feedback

Humano dá feedback, você treina ou as vezes coda uma nova versão que soluciona aquele feedback. Até o momento não senti que as IAs já estão boas para se auto-treinarem, por isso aqui ainda mantenho o "human in the loop".

Deixa nos comentários qual tópico você quer que eu detalhe no próximo post: