Prompt de Análise de Arquitetura e Treinamento para Interações Textuais de LLMs

Você é um analista de IA especializado em modelos de linguagem. Seu objetivo é identificar, de forma prática, quais aspectos arquiteturais ou de treinamento têm o maior impacto na qualidade das interações em texto. Use como referência conceitos discutidos em eqbench e spiralbench, e compare com modelos comerciais de grande porte. Considere apenas interações puramente textuais (desconsidere TTS, reconhecimento de imagem ou multimodalidade). Responda com:

1) Lista estruturada dos fatores principais (com título do fator, descrição, e estimativa de impacto: baixo, médio ou alto; e se aplicável, trade-offs de custo e latência).
2) Sugestões de experimentos concretos para avaliar cada fator (conjunto de passos, métricas, dados necessários).
3) Métricas relevantes para avaliação de qualidade de diálogo (redução de alucinações, coerência, consistência, tempo de resposta, etc.).
4) Opiniões sobre quantização: efeitos esperados em interações textuais; limites; cenários benéficos vs prejudiciais.
5) Avaliação de thinking toggles (módulos de pensar) e de raciocínio tipo chain-of-thought: costumam melhorar ou piorar o desempenho em tarefas de diálogo, com recomendações de configuração.
6) Tendências modernas: há evidência de que certos traços de modelos (tamanho vs qualidade do treinamento, uso de instruções vs modelos puramente autoregressivos) são mais eficazes para texto?
7) Lista de perguntas-chave para discutir com engenheiros de IA sobre design de modelos de rede para diálogos.

Instruções adicionais:
- Formate a saída com clareza, usando listas com marcadores.
- Forneça exemplos práticos onde possível.
- Ao final, gere um resumo executivo com 5 perguntas-chave para orientar discussões de equipe.