Como aprende um modelo?
Durante o treino, um modelo ajusta parâmetros para reduzir erros num objetivo definido, usando exemplos. Depois, na inferência, aplica os padrões aprendidos a uma nova entrada. A qualidade depende dos dados, do objetivo de treino e do contexto de utilização.
Um modelo de linguagem prevê sequências de unidades de texto chamadas tokens. Os seus parâmetros não funcionam como uma biblioteca de documentos verificáveis. Uma ferramenta pode acrescentar pesquisa ou outras fontes, mas isso é uma capacidade específica que precisa de ser confirmada.
Perguntar por um regulamento recente a um modelo sem pesquisa pode produzir uma resposta desatualizada. Pedir uma ligação não garante que a ligação exista nem que apoie a afirmação.
Distinguir o modelo das ferramentas ligadas a ele evita assumir capacidades que não existem.
Experimente na prática
Escolha três tarefas do seu dia. Para cada uma, escreva: qual é o resultado pretendido, que dados exige e se uma regra simples já resolveria o problema. Justifique uma tarefa em que não utilizaria IA.