https://gomesfellipe.github.io/tags/llama2/Recent content in Llama2 on Fellipe GomesHugo -- gohugo.iopt-BR© 2026 Fellipe GomesTue, 07 Jul 2026 00:00:00 +0000https://gomesfellipe.github.io/post/2024-09-27-image-text-to-text/Fri, 27 Sep 2024 00:00:00 +0000https://gomesfellipe.github.io/post/2024-09-27-image-text-to-text/<div id="caso-de-uso-de-ia-generativa-extração-de-informações-de-imagens-com-o-modelo-llava" class="section level2"> <h1>Caso de Uso de IA Generativa: Extração de Informações de Imagens com o Modelo Llava</h1> <p>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.</p>https://gomesfellipe.github.io/post/2024-04-20-sentiment-analysis-llama2/Sat, 20 Apr 2024 00:00:00 +0000https://gomesfellipe.github.io/post/2024-04-20-sentiment-analysis-llama2/<blockquote> <p><strong>TL;DR</strong></p> <ul> <li>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.</li> <li>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.</li> <li>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.</li> </ul> </blockquote> <div class="w3-panel w3-pale-amber w3-border"> <p><strong>Série: LangChain — Agentes com Python</strong> — <a href="https://gomesfellipe.github.io/resources/langchain-series/">ver índice</a></p>