Nem Tudo Precisa de LLM: Boosting, Embeddings e Regras Vencem em Produção
Na conferência UWDC 2026, especialistas discutiram quando tarefas são resolvidas de forma mais eficaz com aprendizado de máquina clássico em vez de grandes modelos de linguagem. Os participantes concordaram que, em produção, arquiteturas híbridas onde regras, ML e LLMs trabalham juntos frequentemente vencem, enquanto LLMs puros falham devido a alucinações, custo e complexidade de validação.
Яндекс
RUTUBE
Habr — хаб NLP27.07 · 01:04
