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O Gemini é a mais recente tecnologia de inteligência artificial multimodal desenvolvida pelo Google. Assim como o GPT, o Gemini é capaz de processar e gerar texto de forma contextual e coerente, mas vai além ao integrar capacidades de compreensão de imagens, áudio e vídeo. A API do Gemini permite que desenvolvedores integrem essas poderosas capacidades de IA em seus projetos, possibilitando uma ampla gama de aplicações, como: Geração de texto avançada Processamento de áudio e vídeo Criação de chatbots e assistentes virtuais multimodais Neste artigo, exploraremos em detalhes como utilizar o Gemini através da API do Google em Python....

A API do Claude, desenvolvida pela Anthropic, oferece uma alternativa poderosa aos modelos de linguagem da OpenAI. Eu gosto bastante de usar o Claude, porque ele soa mais natural do que o GPT-4 e costuma me dar respostas melhores quando uso com tarefas de programação e ciência de dados. Ele fez 90% do trabalho de criar esse app sobre active learning em machine learning, usando React, que eu nunca tinha estudado....

O GPT (Generative Pre-trained Transformer) é uma tecnologia de ponta no campo do processamento de linguagem natural (NLP). Desenvolvido pela OpenAI, o GPT utiliza aprendizado profundo para compreender e gerar texto de forma contextual e coerente. A capacidade do GPT de entender nuances linguísticas, responder a perguntas complexas e até mesmo gerar conteúdo criativo o torna uma ferramenta valiosa para uma ampla gama de aplicações. Você deve conhecer a interface do ChatGPT, que é um exemplo de como o GPT pode ser usado para criar assistentes virtuais, mas a OpenAI também oferece uma API para que você possa integrar o GPT em seus projetos de maneira programática....

Chain-of-Thought (CoT) Prompting é uma técnica avançada de engenharia de prompts que incentiva o modelo a “pensar em voz alta”, decompondo problemas em etapas intermediárias antes de chegar a uma conclusão. Isso não apenas melhora a precisão das respostas, mas também torna o processo de “raciocínio” do modelo mais transparente e interpretável. Depois do sucesso demonstrado pelo CoT, as empresas que treinam LLMs começaram a incluir exemplos de raciocínio passo a passo em seus dados, justamente para melhorar a interpretabilidade e a precisão dos modelos....