<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Gam on Fellipe Gomes</title><link>https://gomesfellipe.github.io/tags/gam/</link><description>Recent content in Gam on Fellipe Gomes</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>pt-BR</language><copyright>© 2026 Fellipe Gomes</copyright><lastBuildDate>Tue, 07 Jul 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://gomesfellipe.github.io/tags/gam/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Análise de Sentimentos com um "ChatGPT" de Código Aberto</title><link>https://gomesfellipe.github.io/post/2024-04-20-sentiment-analysis-llama2/</link><pubDate>Sat, 20 Apr 2024 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://gomesfellipe.github.io/post/2024-04-20-sentiment-analysis-llama2/</guid><description>&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;TL;DR&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;O modelo Llama2-7b-chat-hf foi executado localmente via Hugging Face Transformers para classificar textos como positivos, negativos ou neutros, sem custo de API.&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;A abordagem foi avaliada contra o VADER (léxico clássico de análise de sentimentos) em um conjunto de avaliações de filmes em inglês, usando acurácia como métrica.&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;O Llama2 superou o VADER na captura de ironia e contexto, mas com latência significativamente maior — evidenciando o trade-off entre profundidade semântica e velocidade de inferência.&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;/blockquote&gt;

&lt;div class="w3-panel w3-pale-amber w3-border"&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Série: LangChain — Agentes com Python&lt;/strong&gt; — &lt;a href="https://gomesfellipe.github.io/resources/langchain-series/"&gt;ver índice&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;</description><media:content xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/" url="https://gomesfellipe.github.io/post/2024-04-20-sentiment-analysis-llama2/feature.png"/></item></channel></rss>