Guia de implementação de ensino e aprendizagem em sala de aula
Para ambientes de sala de aula sem uma conexão de rede estável, o seguinte cenário pode ser implementado:
- Preparação do hardware::
- Lado do professor: 1 pen drive USB3.0 de 32 GB para programas e modelos (recomenda-se 2 sobressalentes)
- Lado do aluno: Computadores mais antigos podem ser usados (é necessário o Windows); teste a velocidade de execução do modelo com antecedência
- Design de modelos instrucionais::
- Explicação do conceito: Input "Illustrate photosynthesis with examples that middle school students can understand" e projetor para mostrar os resultados gerados.
- Trabalho em grupo: os alunos usam seus computadores para fazer perguntas que incluam palavras-chave do capítulo (por exemplo, "membrana celular").
- Ajuda com a lição de casa: Instrua os alunos a digitarem "Check this text for clauses and logic" após o rascunho para obter feedback.
- advertência::
- O download antecipado de modelos ajustados para áreas especializadas (por exemplo, a versão GGUF do BioGPT) pode aumentar a precisão
- Recomenda-se que o parâmetro "randomness" seja desativado para tornar a geração mais estável (requer modificação do arquivo de configuração).
- Pontos de conhecimento importantes devem ser validados manualmente para evitar a dependência total dos resultados do modelo
A solução foi testada em escolas de áreas remotas da África, aumentando a quantidade de perguntas interativas feitas em uma sala de aula sem rede em 300%, e todos os dados permaneceram localmente, atendendo aos requisitos de proteção de dados educacionais. Os professores podem obter melhores resultados atualizando regularmente o arquivo de modelo em um pendrive USB (1 vez por período).
Essa resposta foi extraída do artigoLocal LLM Notepad: uma ferramenta portátil para a execução off-line de modelos locais de linguagens grandesO































