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Como usar o Sabiá-3, um modelo de IA em português?

Modelos de IA costumam ser treinados majoritariamente em inglês, mas para algumas tarefas os modelos em português podem ser mais adequados. Neste exercício mostramos como utilizar um LLM brasileiro, o Sabiá-3, que apresenta um custo-benefício melhor do que outras opções famosas.

Otimizando tarefas com técnicas de Engenharia de Prompt aplicadas em IA generativa

Convidamos um Economista, um Cientista de Dados e um Estatístico para uma competição de previsão. A cada mês, por um ano, eles deveriam compartilhar suas previsões e suas estratégias entre si, viabilizando calibragens. Neste artigo mostramos como foi o desempenho de cada um e o que isso tudo tem a ver com IA e Engenharia de Prompt.

FED Speeches: Quantificando a Incerteza da Política Monetária com IA e Python

Como medir a incerteza da política monetária a partir dos discursos do Federal Reserve. O artigo explica o índice EPU, a medida por contagem de palavras e por que um modelo de linguagem lê o mesmo texto de outra forma, com um exemplo em Python sobre 250 discursos de Chairs e Vice Chairs do Fed entre 2017 e 2023.

Analisando o sentimento da política monetária com IA usando Python

Análise de sentimentos é uma técnica de Processamento de Linguagem Natural (PLN) que serve para revelar o sentimento contido em um texto. Neste exercício, aplicamos esta técnica para analisar as atas das reuniões do COPOM, revelando o que os diretores de política monetária discutem nas entrelinhas. Utilizando um modelo de Inteligência Artificial através do Python, produzimos ao final um índice de 0 a 100 para sintetizar a análise histórica.

Hawkish ou dovish? Analisando o tom da política monetária com IA usando Python

Hawkish e dovish resumem a postura de um banco central: conter a inflação ou estimular a atividade. Este tutorial mostra como um modelo de linguagem lê as atas do COPOM e classifica o tom em uma escala de −1 a +1, com prompt, resposta estruturada e justificativa auditável, e compara a série com a meta Selic.

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