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21/11/202417/04/2024
Por redação AIoT Brasil
Numa sessão realizada nesta quarta-feira na Arena Senac do Web Summit Rio, a Semantix mostrou os recursos do Lloro, modelo de linguagem de grande escala (LLM, de large language model) desenvolvido no Brasil e treinado em português. Lançado comercialmente em fevereiro deste ano, o Lloro se distingue dos LLMs generalistas pelo fato de ser específico para a geração automática de códigos de análise de dados.
A apresentação foi feita por João Paulo Tavares, diretor de marketing na Semantix, com transmissão online pelo canal do Senac RJ no Youtube. Tavares explicou que a ferramenta é uma das primeiras a ser disponibilizada com a funcionalidade de criação de agentes da plataforma da empresa, para que os clientes possam gerar aplicações com IA generativa: “Apresentar o Lloro no evento deve contribuir para a democratização do desenvolvimento de IA em língua portuguesa, e queremos compartilhar insights valiosos sobre o futuro da tecnologia e seu impacto na sociedade”, disse.
O Lloro foi treinado com o uso de várias bases de dados brasileiras e aprimorado a partir do Python 7B do Code Llama, da Meta, um conjunto de modelos generativos. Com essa estrutura, processa instruções em português e as transforma em código executável, sem a necessidade de tradução, a fim de potencializar a análise de dados. Entre suas funcionalidades se destacam a criação automática de códigos em Python a partir de comandos por chat e a construção de gráficos personalizados.
Fundada em 2010, a Semantix tem escritórios em São Paulo, Miami, Cidade do México e Bogotá e atende a mais de 700 empresas dos segmentos de varejo, indústria, saúde, telecomunicações e finanças.
O Web Summit Rio começou na segunda-feira, no Riocentro, e se encerra na quinta, dia 18, com expectativa de recorde de público e a participação de mais de 600 palestrantes e cerca de 1 mil startups. Neste ano, o tema central do evento foi a IA, com debates a respeito de suas aplicações e do impacto que causa nos negócios e na sociedade em geral.
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