Imagem gerada por IA (Copilot)
O grupo KEML, desde que foi criado em 2021, criou uma série de implementações para diversos propósito: tradutor do tipo text2SQL, modelos de linguagem anteriores ao evento dos grandes modelos de linguagem, arquiteturas para implementação de agentes conversacionais, etc. Aqui você encontra uma lista de repositórios do GitHub que ilustra o trabalho já realizado pelo grupo.
Mais informações sobre essas implementações pode ser obtidas neste website, nas opções do menu Recursos, ou via Contato com o grupo.
- ArGPT: implementações associadas à criação do conjunto de dados para argumentação, baseado em grandes modelos de linguagem. Acesse aqui.
- Pirá: implementações associadas à construção e curadoria do conjunto de dados Pirá: Acesse aqui – construção – curadoria.
- Implementações referentes à análise não supervisionada de tópicos, usando fatoração de matrizes sobre os dados do conjunto Pirá. Acesse aqui.
- Framework BLAB: implementações que permitem usar a arquitetura cliente servidor de orquestração de um agente conversacional. Acesse todos os códigos aqui.
- BLAB Q&A: implementações associadas a um sistema de perguntas e respostas sobre a Amazônia Azul, com conteúdo extraído da wikipedia. Acesse aqui.
- BLAB Reporter: Implementação para o BLAB Reporter, o robô jornalista que cobre dados da Amazônia Azul. Acesse aqui.
- Blabinha: Implementação para o framework Blabinha Framework, um agente conversacional gameficado focado na Amazônia Azul. Access here.
- Framework dPASP: implementações que permitem usar o framework dPASP – Uma linguagem declarativa de alto nível para descrever tarefas sofisticadas de raciocínio probabilístico que podem combinar percepção e raciocínio lógico. Acesse aqui.
- GAP-text2SQL: implementações associadas à pesquisa referente à representações contextuais para análise semântica do tipo texto-para-SQL. Acesse aqui.
- Implementações associadas à pesquisa sobre integração de “perguntas e respostas” e “texto-para-SQL” em português. Acesse aqui.
- Deepagé: Implementação para construção do modelo Deepagé, um modelo de perguntas e respostas sobre o meio ambiente brasileiro. Acesse aqui.