Caso de Uso de IA Generativa: Extração de Informações de Imagens com o Modelo Llava GenAI refere-se a modelos de inteligência artificial capazes de gerar conteúdo novo e criativo a partir de dados de entrada. Seu uso está revolucionando a maneira como processamos dados não estruturados, como imagens, áudios, textos, vídeos, etc. Trabalhar com modelos pré-treinados (i.e., que já foram treinados com grandes conjuntos de dados) e adaptá-los para necessidades específicas tem sido um divisor de águas.
TL;DR
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. 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. 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. Série: LangChain — Agentes com Python — ver índice
