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Os modelos LAMs marcam um avanço fundamental na inteligência artificial, transcendendo as capacidades convencionais de geração de texto dos LLMs. Ao contrário dos LLMs que respondem com texto, os LAMs captam a intenção por trás da linguagem humana, decifrando objetivos complexos. Eles então traduzem esses objetivos em ações do mundo real, como por exemplo, filtrar e-mails com base em suas tarefas agendadas.

Algoritmos de IA otimizados podem reduzir o uso de RAM ao aplicar técnicas como computação distribuída e processamento eficiente de dados, garantindo uma melhor utilização da memória disponível. Da mesma forma, um uso eficiente dos SSDs pode minimizar o impacto das operações de entrada/saída (I/O) no desempenho.

Na indústria de telecomunicações, a IA generativa promete aumentar a produtividade e a lucratividade das empresas. E tornar ainda mais personalizada a experiência do cliente. Com acesso a uma base de conhecimento da empresa, o atendimento se tornará mais complexo, mais assertivo, respondendo às necessidades dos clientes com mais rapidez e de uma forma mais humanizada. Isso se torna extremamente importante quando pensamos no volume de atendimentos que grandes empresas B2C precisam realizar diariamente.

Quando começou a se tornar popular as IA generativas a primeira duvida que me surgiu foi de como essas linguagens aarmazenávam os dados.