Conteúdo demonstrativo, escrito para validar a estrutura editorial. Pode ser editado ou substituído pelo painel administrativo.
Termos de hardware
VRAM — memória da placa de vídeo. Define o tamanho do modelo que cabe na máquina.
ECC — memória com correção de erro. Detecta e corrige falhas pontuais, reduzindo risco em execuções longas.
NVMe — padrão de armazenamento de alta velocidade, bem mais rápido que discos convencionais.
Núcleos e threads — unidades de processamento do processador. Mais núcleos permitem mais trabalho em paralelo.
TDP — indicação de quanta energia o componente dissipa em calor. Orienta o projeto de refrigeração e de fonte.
Termos de inteligência artificial
Inferência — executar um modelo já treinado para obter uma resposta.
Treinamento — processo de ensinar o modelo a partir de dados. Muito mais pesado que a inferência.
Ajuste fino (fine-tuning) — adaptar um modelo já treinado ao seu contexto específico, com um esforço menor que o treinamento completo.
Quantização — técnica que reduz a precisão numérica do modelo para que ele ocupe menos memória, com alguma perda de qualidade.
Contexto — quantidade de informação que o modelo consegue considerar de uma vez. Contextos maiores consomem mais memória.
Parâmetros — medida do tamanho do modelo. Mais parâmetros geralmente significam mais capacidade e mais consumo de memória.
LLM — modelo de linguagem de grande porte, base dos assistentes e copilotos atuais.