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Agentes de IA

Hiperparâmetros de modelo

Explore a matemática probabilística por trás dos modelos de linguagem.

O que são Hiperparâmetros?

Em modelos de linguagem (LLMs), os hiperparâmetros são os "botões de ajuste" que controlam como a IA seleciona a próxima palavra em uma frase. Eles não mudam o que a IA sabe, mas alteram drasticamente como ela escolhe expressar esse conhecimento. Sem esses ajustes, as respostas poderiam ser repetitivas demais ou completamente sem sentido.

Temperatura

Temperature

Controla o nível de aleatoriedade e criatividade. Ajusta as probabilidades antes da escolha final.

Baixa (0.1 - 0.8)

Conservadora. Respostas diretas e previsíveis.

Alta (1.0 - 2.0)

Criativa. Respostas surpreendentes e variadas.

Top P

Nucleus Sampling

Limita as opções com base na probabilidade acumulada. Foca no "núcleo" de opções relevantes.

Como funciona

Define o tamanho do "leque de opções" disponível.

Por que usar

Limita a ousadia, evitando respostas sem sentido.

Vamos interagir com o modelo?

Selecione um texto inicial no campo abaixo, ajuste os controles de Temperatura e Top P para testar diferentes estilos de resposta, e clique em Analisar Agora para ver como as probabilidades dos tokens mudam em tempo real.

Texto para Análise

Temperatura

Conservador

Balanceado

1.0

ConservadorCriativo

Top P

Focado

Muito Diverso

1.0

FocadoDiverso
Backend conectado
Probabilidades por Token

Nenhuma análise realizada

Clique em "Analisar Agora" para ver as probabilidades

0%25%50%75%100%