{"id":33399,"date":"2025-06-11T16:26:55","date_gmt":"2025-06-11T19:26:55","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nubank.com\/?p=33399"},"modified":"2025-06-13T23:15:43","modified_gmt":"2025-06-14T02:15:43","slug":"modelos-fundacionais-ai-nubank-transformacao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/modelos-fundacionais-ai-nubank-transformacao\/","title":{"rendered":"Integrando Modelos Fundacionais na Plataforma de IA do Nubank"},"content":{"rendered":"\n<p><em>Autor: <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/hiroto-udagawa\/\">Hiroto Udagawa<\/a><\/em><\/p>\n\n\n\n<p><em>O trabalho descrito aqui \u00e9 um esfor\u00e7o colaborativo de v\u00e1rios engenheiros do Nubank (em ordem alfab\u00e9tica): Abhishek Shivanna, Cassiano Abreu, Daniel Seerig, Denis Reis, Guilherme Peixoto, Gustavo Millen, Helder Dias, Henrique Lopes, Ivanildo Santos, Jos\u00e9 Mora, Juliana Forlin, Louise Farias, Lucas Ikeda, Luiz Coelho, Matias Roqueta, and Rick Slangen. Tamb\u00e9m agradecemos ao Rohan Ramanath, Daniel Silva e Guilherme Tanure pelo apoio.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p><em>Tradu\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica: <\/em><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/cinthia-tanaka\/\"><em>Cinthia Tanaka<\/em><\/a><em> e <\/em><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/kevin-r-rossell-8b5088139\/\"><em>Kevin Rossell<\/em><\/a><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/international.nubank.com.br\/company\/nubank-acquires-hyperplane-to-accelerate-ai-first-strategy\/\">O Nubank adquiriu a Hyperplane<\/a> em julho de 2024 para integrar a tecnologia de Modelos Fundacionais da nossa pequena equipe em um dos maiores bancos digitais do mundo de forma r\u00e1pida e eficaz. Enquanto nossa startup possui expertise em desenvolver modelos grandes para compreender o comportamento financeiro, o Nubank construiu uma cultura ao longo de uma d\u00e9cada de superar as complexidades de colocar inova\u00e7\u00f5es tecnol\u00f3gicas em produ\u00e7\u00e3o na ind\u00fastria financeira. Com nossos esfor\u00e7os combinados, tivemos a oportunidade de acelerar o avan\u00e7o do Nubank em se tornar um banco centrado em IA.<\/p>\n\n\n\n<p>Este post descreve como as equipes de plataforma e produto trabalharam juntas durante os primeiros oito meses desse esfor\u00e7o para treinar e implantar modelos com bilh\u00f5es de par\u00e2metros em diversos casos de uso de modelagem preditiva. Dividimos nossa jornada em tr\u00eas se\u00e7\u00f5es:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Design do Projeto de Modelos Fundacionais:<\/strong> Como colocamos em produ\u00e7\u00e3o Modelos Fundacionais usando a plataforma de IA existente do Nubank e executamos projetos para medir o impacto em compara\u00e7\u00e3o com os baselines de ML Tabular.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Tecnologias e Arquitetura do Sistema:<\/strong> As tecnologias e ferramentas que desenvolvemos para conduzir esses projetos de Modelos Fundacionais.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Progresso nos Primeiros Oito Meses:<\/strong> Nosso progresso na implanta\u00e7\u00e3o de Modelos Fundacionais no Nubank durante os primeiros oito meses deste esfor\u00e7o.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Ap\u00f3s esses sucessos iniciais, nossa abordagem permanece inalterada:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Ingerir<\/strong> e validar mais fontes de dados n\u00e3o estruturados<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Treinar <\/strong>Modelos Fundacionais mais avan\u00e7ados<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Implant\u00e1-los <\/strong>em casos de uso mais cr\u00edticos<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>Para mais detalhes sobre nossa abordagem de modelagem, <a href=\"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/entendendo-as-financas-dos-nossos-clientes-por-meio-de-modelos-fundacionais\/\">confira nossa s\u00e9rie de blogs anterior.<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Design do Projeto de Modelos Fundacionais<\/h3>\n\n\n\n<p>Baseamos nossa abordagem de Modelos Fundacionais nos l\u00edderes de Big Tech em IA, construindo modelos grandes e generaliz\u00e1veis que compreendem melhor os comportamentos dos clientes e, em seguida, implantamos esses modelos em motores de decis\u00e3o cr\u00edticos. Os neg\u00f3cios do Nubank apresentam oportunidades incr\u00edveis com IA. Sua abordagem <em>digital-first<\/em> e multi-pa\u00eds gera grandes quantidades de dados transacionais ricos, que podem proporcionar melhores experi\u00eancias financeiras para diversos clientes em todo o mundo. Al\u00e9m disso, assim como muitas Big Techs, a modelagem preditiva \u00e9 a base dos produtos do Nubank, e melhorias incrementais nos modelos geram um valor desproporcional para o neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXcTAWOMuYCespkunUd0H8jrLvg2lk9fOg5m8gISEKvzR4QlNxNA4PdlYWK67CGX8eUOoLTOCvkG_hX7wHXWOhoCQpErDmqXTCEcC2HsoVWb-FKDMXN4N2ehnzuGAf0qkKmO2trayg?key=nEk_OM2-Ums4mLqg1DSFLDlh\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Assim como a maioria das institui\u00e7\u00f5es financeiras, o Nubank tradicionalmente depende de modelos lineares, modelos de <em>gradient boosting<\/em> (\u00e1rvores de decis\u00e3o impulsionadas por gradiente) e features tabulares agregadas como base para suas decis\u00f5es preditivas de IA. Para introduzir os Modelos Fundacionais no Nubank de maneira eficiente, tomamos algumas decis\u00f5es iniciais chave:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Componentes nos quais o Nubank tem expertise n\u00e3o seriam alterados. Os anos de experi\u00eancia do Nubank em infraestrutura de dados, governan\u00e7a de modelos e implanta\u00e7\u00e3o de modelos s\u00e3o diretrizes essenciais para colocar esses modelos complexos em produ\u00e7\u00e3o em um ambiente altamente regulamentado.<\/li>\n\n\n\n<li>Identificar\u00edamos os componentes m\u00ednimos necess\u00e1rios para construir e implantar Modelos Fundacionais. Al\u00e9m disso, estabelecer\u00edamos uma interface clara entre esses novos componentes e os componentes existentes nas camadas da Plataforma de IA.<\/li>\n\n\n\n<li>Definidas essas interfaces, os componentes necess\u00e1rios seriam desenvolvidos livremente do zero, usando uma stack tecnol\u00f3gica reformulada.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Focamos nosso desenvolvimento em tr\u00eas componentes:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Pr\u00e9-processamento de Dados Sequenciais: Os pipelines de ETL de recursos existentes foram criados para converter dados sequenciais brutos em recursos tabulares. Constru\u00edmos novos fluxos para transformar, validar e monitorar dados sequenciais, deixando-os dispon\u00edveis para modelagem.<\/li>\n\n\n\n<li>Clusters de GPU\/Heterog\u00eaneos: Modelos lineares em larga escala e de <em>gradient boosting<\/em> podem ser executados em clusters de CPU. No entanto, o treinamento e a implanta\u00e7\u00e3o de arquiteturas baseadas em <em>transformers<\/em> requerem grandes clusters heterog\u00eaneos. \u00c0 medida que as leis de escalonamento s\u00e3o atingidas, otimizar esses pipelines \u00e9 essencial para controlar os custos.<\/li>\n\n\n\n<li>Transformers e Redes Neurais Profundas (DNNs): Transformers em larga escala e DNNs s\u00e3o as estruturas-base para nossas novas arquiteturas de Modelos Fundacionais.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>A seguir, destacamos uma vis\u00e3o geral de como a Plataforma de IA do Nubank agora funciona para apoiar tanto projetos de Modelos Tabulares quanto de Modelos Fundacionais:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXf9V-D_Zq47_lEVLoTzper-B9aj3u9eoX3Zz5006PNIEFf-aR2kKaRj7g_cVef3Oc3ELd_RAbvTGB9VU1j6PmFG_ebCMSZPKAtCht3NS0YCWHvxgxTopm8D6BYenUrMqkQIj0hj?key=nEk_OM2-Ums4mLqg1DSFLDlh\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Com essa estrutura em vigor, integramos casos de uso de produtos e treinamos modelos baseados em Modelos Fundacionais, comparando-os contra modelos baselines que usavam ML Tabular. Construir um ciclo de itera\u00e7\u00e3o de experimentos bem definido e confi\u00e1vel \u00e9 fundamental ao introduzir mudan\u00e7as significativas de modelagem em um produto j\u00e1 existente. Esses projetos exigem cuidado especial na ingest\u00e3o de dados, na execu\u00e7\u00e3o de avalia\u00e7\u00f5es e na implanta\u00e7\u00e3o de modelos da mesma maneira que cada modelo incumbente. Ao alterar o m\u00ednimo poss\u00edvel, reproduzimos de forma justa as linhas de base e medimos as melhorias de desempenho em delta. Para isolar ainda mais o impacto, esses projetos come\u00e7am utilizando apenas as mesmas fontes de dados sequenciais brutos do modelo baseline (representados como features tabulares agregadas). Isso garante que todas as entradas do modelo j\u00e1 estejam validadas e monitoradas em produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00c0 medida que os modelos se tornam maiores e os dados menos estruturados, \u00e9 f\u00e1cil se perder na nova complexidade. Nossa abordagem mencionada anteriormente nos permite construir e medir o progresso de forma incremental e criteriosa. Al\u00e9m disso, ao contar com anos de expertise do Nubank em governan\u00e7a e produ\u00e7\u00e3o de inova\u00e7\u00f5es de modelos, esses novos projetos podem se concentrar em otimizar m\u00e9tricas com um escopo de modelagem restrito, mas ambicioso.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Tecnologias e Arquitetura do Sistema<\/h2>\n\n\n\n<p>Com essa interface e design de experimentos estabelecidos, desenvolvemos nosso Sistema de Modelos Fundacionais com uma stack tecnol\u00f3gica reformulada. Abaixo est\u00e1 uma vis\u00e3o geral de nossa arquitetura de sistema:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXf67JgtsXY5RMWZWntOsLmr5aH8g6Rx9M-JPkMibhAWxZYyiH_ecpH5tHteLvuY4WKezi6vqGhKXnImD5yIl-fGwm7tAT9h0DTD1QyBaytkcIHiB9BDGr8vK3RNxSx6k3X7FWnRDQ?key=nEk_OM2-Ums4mLqg1DSFLDlh\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Cada Projeto de Modelos Fundacionais utiliza tecnologias desenvolvidas nas seguintes \u00e1reas:<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Pesquisa em IA<\/h4>\n\n\n\n<p>Estamos construindo uma organiza\u00e7\u00e3o de pesquisa de alto n\u00edvel para estudar como a IA pode ser implantada de maneira \u00fanica para proporcionar melhores experi\u00eancias no Nubank. Enquanto nos inspiramos na pesquisa aplicada de IA nas grandes empresas de tecnologia (por exemplo, Recomendadores Generativos), institui\u00e7\u00f5es financeiras t\u00eam um papel \u00fanico ao impulsionar \u00e1reas de pesquisa como Modelagem de Comportamento do Usu\u00e1rio e Modelagem Causal. Nossos primeiros esfor\u00e7os de pesquisa se concentram principalmente em alimentar fontes de dados sequenciais brutos em arquiteturas de modelos transformadores em larga escala para capturar sinais comportamentais que s\u00e3o imposs\u00edveis de detectar usando abordagens tradicionais de features agregadas.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Processamento de Dados Sequenciais<\/h4>\n\n\n\n<p>Como em todas as inova\u00e7\u00f5es de ML, \u00e9 necess\u00e1rio um esfor\u00e7o imenso nos bastidores para garantir que os dados alimentados em nossos modelos sejam de alta qualidade e livres de vazamentos. Formamos uma equipe dedicada para ingerir, validar e enriquecer o enorme tesouro de fontes de dados transacionais (e n\u00e3o transacionais) do Nubank. Embora j\u00e1 exista monitoramento no Nubank, essa equipe tamb\u00e9m trabalha para construir ferramentas adicionais para garantir que os dados sequenciais possam ser implantados com seguran\u00e7a em produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Pipelines Centrais e Personalizados<\/h4>\n\n\n\n<p>Estamos construindo uma pilha de processamento de dados e pipelines de modelos para lidar com essas novas cargas de dados e modelos. Utilizamos Ray para permitir que nossa pequena equipe de infraestrutura escale clusters heterog\u00eaneos e permita que engenheiros de ML treinem modelos com bilh\u00f5es de par\u00e2metros em todos os mais de 100 milh\u00f5es de clientes do Nubank e seus hist\u00f3ricos de transa\u00e7\u00f5es. Muitas decis\u00f5es no Nubank ocorrem mensalmente para todos os usu\u00e1rios, ent\u00e3o nossos modelos ingerem bilh\u00f5es de r\u00f3tulos e milhares de transa\u00e7\u00f5es por r\u00f3tulo. Como resultado, nossos Modelos Fundacionais finais processam trilh\u00f5es de tokens durante o treinamento.<\/p>\n\n\n\n<p>Empacotamos pipelines reutiliz\u00e1veis de prepara\u00e7\u00e3o de dados, treinamento e infer\u00eancia em componentes centrais que qualquer engenheiro de ML do Nubank pode executar prontamente. Al\u00e9m disso, adicionamos a capacidade de conectar componentes personalizados ao longo da stack de modelagem para permitir que os cientistas de dados e engenheiros de ML construam pipelines espec\u00edficos para seus problemas.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Ferramentas Internas<\/h4>\n\n\n\n<p>Tradicionalmente, o desenvolvimento de modelos pode ser isolado em iniciativas menores, onde um ou alguns engenheiros de ML treinam modelos relativamente leves para seu problema espec\u00edfico. No entanto, construir grandes Modelos Fundacionais, que sejam horizontalmente implant\u00e1veis, requer coordena\u00e7\u00e3o estreita entre dezenas de pesquisadores e engenheiros. Estamos desenvolvendo ferramentas adicionais para rastreamento de modelos, cataloga\u00e7\u00e3o e relat\u00f3rios para garantir que os dados e modelos progridam em uma dire\u00e7\u00e3o unificada. A seguir, destacamos alguns exemplos das ferramentas que constru\u00edmos: uma ferramenta de cat\u00e1logo de modelos e uma ferramenta de visualiza\u00e7\u00e3o para compara\u00e7\u00e3o de modelos.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXdLoklfIqhgBUPMYdQV_oaePwgx--VIaUnPjakg1YIm3m757wd9gClCzNEifsBPjj2qIySqg6KsqPw-zoKT9UQwc7e-li8y6gIJrIgaMA0cDGg8QBz08T1N5S54XpWAYaUbHIBUog?key=nEk_OM2-Ums4mLqg1DSFLDlh\" alt=\"\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\">O Cat\u00e1logo de Modelos permite visualizar todos os modelos treinados na plataforma do AI Core, comparar resultados e filtr\u00e1-los com base em crit\u00e9rios espec\u00edficos.<br><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXewBMhkTxTsCq3Jc9q8rt18QCVUlHMOgTdFTOHhmSZgAk0a03dgR9VSTrdPG0t86WmU1AgDS_urAZ70pBJH88eK6KFJuWM2my9SjCR99da5kKNXMku3rFOoMSS4TIig9DcLA8_j?key=nEk_OM2-Ums4mLqg1DSFLDlh\" alt=\"\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Na Visualiza\u00e7\u00e3o de Modelo (Model View), o modelador pode ver todos os artefatos de um modelo e analisar seus dados de entrada, sa\u00eddas de infer\u00eancia e quaisquer par\u00e2metros utilizados no treinamento desse modelo.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXc6cH5jbJDP6VekK6kUFATJ7AbXbXaOtx2cK_1nvvG3_GJfRtN43JzDi4Cz7hEGbPEJG2ub6ENacc7tLqduXfayFr8tL2JU1DhCi55DjOVccoo2JvIrftDDNG6h4SXvpSbvUDUmjg?key=nEk_OM2-Ums4mLqg1DSFLDlh\" alt=\"\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\">A ferramenta de relat\u00f3rios permite arrastar e soltar visualiza\u00e7\u00f5es anal\u00edticas comuns, facilitando e acelerando a avalia\u00e7\u00e3o e compara\u00e7\u00e3o entre modelos<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Progresso nos Primeiros Oito Meses<\/h3>\n\n\n\n<p>Nos primeiros oito meses, progredimos continuamente em todos os componentes da Arquitetura do Sistema e na nossa miss\u00e3o de introduzir Modelos Fundacionais em \u00e1reas de produtos.<\/p>\n\n\n\n<p>No in\u00edcio deste post, delineamos a seguinte abordagem para nosso esfor\u00e7o:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Ingerir <\/strong>e validar mais fontes de dados n\u00e3o estruturados<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Treinar <\/strong>Modelos Fundacionais mais avan\u00e7ados<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Implant\u00e1-los <\/strong>em casos de uso mais cr\u00edticos<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>Destacamos nosso progresso nessas tr\u00eas \u00e1reas.<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Ingerir<\/strong> e validar Fontes de Dados N\u00e3o Estruturados<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>Mostraremos a seguir o progresso da nossa equipe de dados na ingest\u00e3o de fontes de dados sequenciais e no teste de seu impacto em nossos modelos. Acompanhamos os progressos atrav\u00e9s das seguintes tr\u00eas m\u00e9tricas:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Ingerido: A fonte de dados foi ingerida e est\u00e1 pronta para ser usada por modelos<\/li>\n\n\n\n<li>Modelado: A fonte de dados passou por verifica\u00e7\u00f5es de qualidade e teve seu impacto avaliado em pelo menos uma tarefa<\/li>\n\n\n\n<li>Produzido: A fonte de dados possui todo o monitoramento necess\u00e1rio para a produ\u00e7\u00e3o de modelos<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>Embora as fontes de dados atualmente produzidas incluam apenas fontes de transa\u00e7\u00f5es, em breve, planejamos experimentar incorporar sinais de eventos de uso aplicativos e uso de produtos em nossos modelos transformers.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXeZy9WdlIFwIq2o66eKu95YsSnWmsmopBfrzXHn3qV7IBlS7UXNjBKHiv71AJoAR3CzXCM1XIUvp_37-xlRals38IwTF_A_s_xR7z-zwk5Jg4QoqM-6bg-hN-HFd_aTWFd7Ww4wOA?key=nEk_OM2-Ums4mLqg1DSFLDlh\" alt=\"\" title=\"Chart\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>2. <strong>Treinar <\/strong>Modelos Fundacionais mais avan\u00e7ados<\/p>\n\n\n\n<p>Medimos o desempenho incremental dos modelos em casos de uso ao longo do tempo. Esses aumentos v\u00eam de tr\u00eas esfor\u00e7os principais: mais fontes de dados, arquiteturas de modelo aprimoradas e escala de modelo. Abaixo, mostramos o aumento m\u00e9dio do AUC de nossos modelos em quatro tarefas de refer\u00eancia ao longo dos primeiros meses.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXeYuKKZ7HVtZaoSsOVpfGGJMZZ8MHZxBqsF5j0_GLQVYrcjAMIF4EYMPjTla2kgG1Fb9S2PdMgaos8Z9WktC6lhgl2dTo7iiOWADpfz9pp_8chmL9RVIy8tKb5X79kE2isv7YFseA?key=nEk_OM2-Ums4mLqg1DSFLDlh\" alt=\"\" title=\"Chart\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Note que um aumento de +1,20% no AUC \u00e9 de 2~3 vezes o aumento t\u00edpico de lan\u00e7amento anual de um modelo maduro. Al\u00e9m disso, alcan\u00e7amos esse aumento sem adicionar nenhuma nova fonte de dados, contando apenas com sinais j\u00e1 presentes nos modelos de baseline, mas que eram representados como features tabulares.<\/p>\n\n\n\n<p>3. <strong>Implant\u00e1-los <\/strong>em casos de uso mais cr\u00edticos<\/p>\n\n\n\n<p>Medimos a ado\u00e7\u00e3o atrav\u00e9s de quatro m\u00e9tricas:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Problemas Integrados: Ingerir features e r\u00f3tulos, e alinhar avalia\u00e7\u00f5es e m\u00e9tricas-chave para o engajamento.<\/li>\n\n\n\n<li>Modelos Baseline Replicados: Replicar as m\u00e9tricas dos modelos baseline usando os mesmos r\u00f3tulos e features tabulares que os modelos em produ\u00e7\u00e3o para garantir que todos os dados estejam corretos e as avalia\u00e7\u00f5es sejam justas.<\/li>\n\n\n\n<li>Novos Modelos Constru\u00eddos: Treinar modelos s alimentando dados sequenciais em nossas arquiteturas de modelo para produzir melhoria suficiente nas m\u00e9tricas para lan\u00e7ar um novo modelo.<\/li>\n\n\n\n<li>Modelos em Produ\u00e7\u00e3o: Obter aprova\u00e7\u00e3o do modelo e implant\u00e1-lo nos pipelines de produ\u00e7\u00e3o para atender aos clientes.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXcmo8FcU5z4eeiXuDzE67UDy0LKkG1XDe9MrIrf5dyz4pvKxVIbefDBwbKvQG7DnhTM9_z-JB1uXHI9zLl4OsOdkpUSvPXaCZsIdgibK0wvYxS9BCHKlh6Y33f7y2m5aav2Vy-d?key=nEk_OM2-Ums4mLqg1DSFLDlh\" alt=\"\" title=\"Chart\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Neste post do blog, compartilhamos nosso progresso durante os primeiros oito meses de introdu\u00e7\u00e3o de Modelos Fundacionais Preditivos na Plataforma de IA do Nubank. Este trabalho permitiu a implanta\u00e7\u00e3o de modelos de sequ\u00eancia em larga escala, baseados em transformadores, em v\u00e1rios motores de decis\u00e3o-chave. Alcan\u00e7ar a vis\u00e3o AI-First do Nubank exigir\u00e1 uma mudan\u00e7a profunda em tecnologia, cultura e pensamento de produto. O investimento e o impacto desses Modelos Fundacionais marcam nossos primeiros esfor\u00e7os para acelerar essa transforma\u00e7\u00e3o.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Avan\u00e7amos na ado\u00e7\u00e3o de Modelos Fundacionais Preditivos na nossa plataforma de IA, habilitando decis\u00f5es com modelos de sequ\u00eancia em larga escala. 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