<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Llm on Rafael Zago</title><link>https://www.rafaelvzago.com/tags/llm/</link><description>Recent content in Llm on Rafael Zago</description><generator>Hugo</generator><language>pt-BR</language><copyright>© Rafael Zago</copyright><lastBuildDate>Fri, 24 Jul 2026 16:16:10 -0300</lastBuildDate><atom:link href="https://www.rafaelvzago.com/tags/llm/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Como funciona uma IA quando você conversa com ela</title><link>https://www.rafaelvzago.com/posts/o-que-acontece-quando-voce-conversa-com-uma-ia/</link><pubDate>Wed, 24 Dec 2025 00:00:00 -0300</pubDate><guid>https://www.rafaelvzago.com/posts/o-que-acontece-quando-voce-conversa-com-uma-ia/</guid><description>&lt;p>&lt;a href="https://www.rafaelvzago.com/assets/img/headers/o-que-acontece-quando-voce-conversa-com-uma-ia.png" class="img-lightbox" data-lightbox>
	&lt;img src="https://www.rafaelvzago.com/assets/img/headers/o-que-acontece-quando-voce-conversa-com-uma-ia.png" alt="" loading="lazy" decoding="async">
&lt;/a>&lt;/p>
&lt;div style="position: relative; padding-bottom: 56.25%; height: 0; overflow: hidden;">
 &lt;iframe allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share; fullscreen" loading="eager" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" src="https://www.youtube.com/embed/uhxG2B96k7Q?autoplay=0&amp;amp;controls=1&amp;amp;end=0&amp;amp;loop=0&amp;amp;mute=0&amp;amp;start=0" style="position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%; border:0;" title="YouTube video">&lt;/iframe>
 &lt;/div>

&lt;h1 id="desvendando-os-modelos-de-linguagem-de-grande-escala">Desvendando os modelos de linguagem de grande escala&lt;/h1>
&lt;p>Quando você digita uma mensagem pro ChatGPT ou pro Claude, o que acontece do outro lado é mais simples do que parece, mas opera numa escala difícil de visualizar.&lt;/p>
&lt;h2 id="a-essência-um-narrador-de-futebol-digital">A essência: um narrador de futebol digital&lt;/h2>
&lt;p>Imagine a cena: final de Copa do Mundo, Brasil e Argentina, últimos minutos de jogo. O Galvão Bueno está narrando, a bola chega no atacante brasileiro, ele dribla um, dribla dois&amp;hellip; e de repente o áudio falha. A transmissão continua, mas a voz do narrador desapareceu.&lt;/p></description></item><item><title>Skupper + InstructLab: controlando e protegendo IA (ato 1)</title><link>https://www.rafaelvzago.com/posts/controlando-progetendo-ia-deepseek-skupper-istio-primeiro-ato/</link><pubDate>Fri, 02 May 2025 00:00:00 -0300</pubDate><guid>https://www.rafaelvzago.com/posts/controlando-progetendo-ia-deepseek-skupper-istio-primeiro-ato/</guid><description>&lt;p>&lt;a href="https://www.rafaelvzago.com/assets/img/headers/controlando-e-protegendo-modelos-de-ia-pt1.png" class="img-lightbox" data-lightbox>
	&lt;img src="https://www.rafaelvzago.com/assets/img/headers/controlando-e-protegendo-modelos-de-ia-pt1.png" alt="" loading="lazy" decoding="async">
&lt;/a>&lt;/p>
&lt;h2 id="a-história-por-trás-deste-padrão-de-solução">A história por trás deste padrão de solução&lt;/h2>
&lt;p>A crescente demanda por aplicações orientadas por IA traz um desafio importante: como implantar e operar modelos de IA com segurança em ambientes que exigem proteção rigorosa dos dados, ao mesmo tempo em que esses modelos precisam ser acessíveis por serviços públicos. Essa necessidade ficou clara durante o desenvolvimento de um chatbot de IA local, projetado para lidar com informações sensíveis e proprietárias, o que exigiu uma solução capaz de manter o modelo protegido dentro de um ambiente seguro.&lt;/p></description></item><item><title>InstructLab e Skupper: IA local sem expor seus dados</title><link>https://www.rafaelvzago.com/posts/running-local-ai-with-instruct-lab/</link><pubDate>Thu, 01 Aug 2024 00:00:00 -0300</pubDate><guid>https://www.rafaelvzago.com/posts/running-local-ai-with-instruct-lab/</guid><description>&lt;p>&lt;a href="https://www.rafaelvzago.com/assets/img/headers/instructlab_workshop-skupper-patient-portal.jpg" class="img-lightbox" data-lightbox>
	&lt;img src="https://www.rafaelvzago.com/assets/img/headers/instructlab_workshop-skupper-patient-portal.jpg" alt="" loading="lazy" decoding="async">
&lt;/a>&lt;/p>
&lt;h2 id="bem-vindo-ao-ollama-pilot">Bem-vindo ao Ollama Pilot&lt;/h2>
&lt;h2 id="problema-a-resolver">Problema a resolver&lt;/h2>
&lt;p>&lt;a href="https://www.rafaelvzago.com/assets/instructlab_banner.jpg" class="img-lightbox" data-lightbox>
	&lt;img src="https://www.rafaelvzago.com/assets/instructlab_banner.jpg" alt="contest" loading="lazy" decoding="async">
&lt;/a>&lt;/p>
&lt;p>O objetivo principal deste projeto é criar uma conexão segura entre dois sites, permitindo a comunicação entre a máquina do engenheiro e um modelo Instruct Lab. O modelo merlinite-7b-lab-Q4_K_M.gguf será usado no chatbot e está disponível no Instruct Lab. A licença do modelo está em &lt;a href="https://instructlab.ai/">Instruct Labs&lt;/a>.&lt;/p>
&lt;p>E por que o banner? Porque o engenheiro precisa saber quem é melhor: LeBron ou Jordan. O chatbot responde a essa pergunta: recebe o input do usuário, envia ao modelo e devolve a resposta do merlinite.&lt;/p></description></item></channel></rss>