Introdução à IA Generativa: 10 termos que precisa saber!

A inteligência artificial (IA) está se tornando uma ferramenta do dia a dia de muitas empresas em 2024. E não é de estranhar, uma vez que as vantagens que oferece são muito numerosas: aumento da produtividade das equipas, aumento da criatividade, personalização da experiência do cliente, melhor posicionamento em SEO, menor custo…

Neste artigo, apresentaremos os 10 termos-chave que você precisa saber para entender como a IA generativa funciona.

1) Inteligência Artificial Generativa

A inteligência artificial generativa é um tipo de inteligência artificial que permite gerar diferentes formatos de conteúdo:

• mensagens de texto,
• Imagens
• Música
• faixas de áudio,
• Vídeos…

A IA generativa emprega métodos de aprendizado de máquina para aprender com grandes quantidades de informações e, em seguida, usa esse conhecimento para produzir novos conteúdos.

O que deve saber

A geração IA não procura conteúdo existente numa base de dados, mas cria-o a partir do zero, conforme solicitado e quase instantaneamente.

A geração IA não procura conteúdo existente numa base de dados, mas cria-o a partir do zero, conforme solicitado e quase instantaneamente.

O objetivo da IA generativa é executar tarefas que exigem alguma “inteligência”, geralmente realizadas por humanos. Por outras palavras, a IA generativa procura reproduzir artificialmente a criatividade e as competências humanas. Portanto, podem ser confiados a criação de um design, a escrita de um texto, a edição de um vídeo…

Uma imagem gerada por uma IA generativa em resposta ao pedido: “dachshund em um terno comendo um cachorro-quente”.

2) Inteligência Artificial Multimodal

 A inteligência artificial multimodal é uma abordagem que procura desenvolver sistemas capazes de compreender e processar simultaneamente múltiplos formatos de informação, como texto, imagem e áudio. Ao contrário dos sistemas unimodais que se concentram num único formato, a IA multimodal aproveita diferentes tipos de fontes para alcançar uma compreensão mais holística.

Esses sistemas normalmente usam modelos de aprendizagem profunda para processar informações heterogéneas de maneira coerente. Por exemplo, a IA multimodal pode ser usada para compreender o significado de uma conversa entre duas pessoas, tendo em conta a sua linguagem, mas também os seus gestos. A IA multimodal pode ser considerada em qualquer cenário complexo que exija a consideração de vários formatos de dados.

3) Modelos linguísticos

Um modelo de linguagem é um sistema de computador treinado em grandes conjuntos de dados de texto para aprender as estruturas, regras gramaticais e relações semânticas da nossa língua.

Os modelos de linguagem generativa são particularmente poderosos, pois podem gerar texto contextualmente, levando em conta o contexto anterior de palavras ou frases numa sequência. Os usuários interagem com esses modelos fornecendo uma instrução chamada ‘prompt’, que orienta a geração de texto.

O que deve saber

Os modelos de linguagem são a base do funcionamento da IA que permite a geração de texto. Profissionais e particulares utilizam amplamente esta IA para redigir conteúdo ou traduzir automaticamente.

Os modelos de linguagem são a base do funcionamento da IA que permite a geração de texto. Profissionais e particulares utilizam amplamente esta IA para redigir conteúdo ou traduzir automaticamente.

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4) Para “prompts”

No contexto da IA generativa, um prompt refere-se a uma declaração ou série de palavras-chave fornecidas a um modelo de linguagem para guiá-lo na geração de conteúdo. Esta é uma diretiva dada à IA para orientá-la na resposta ao que foi solicitado.

A complexidade dos prompts pode variar, desde frases simples até descrições detalhadas, influenciando o tom, o estilo e o conteúdo da saída gerada. A qualidade e a relevância do prompt desempenham um papel crucial na capacidade da IA de produzir respostas coerentes adaptadas às expectativas do usuário.

Sabia?

Os usuários podem combinar diferentes prompts para obter resultados variados e afinar as saídas geradas pelo modelo de linguagem!

Os usuários podem combinar diferentes prompts para obter resultados variados e afinar as saídas geradas pelo modelo de linguagem!

5) Dados de formação

 Os dados de treinamento são as informações usadas para educar um modelo de linguagem. Estes dados geralmente consistem num grande conjunto de textos de várias fontes com os quais o modelo aprende as regras linguísticas e semânticas, bem como as nuances da linguagem natural.

Os dados de treinamento são cruciais, pois permitem que o modelo de linguagem obtenha uma compreensão profunda da linguagem, permitindo que ele gere texto de forma contextualmente relevante quando fornecido com instruções ou prompts posteriormente.

A qualidade e diversidade dos dados de treinamento influencia diretamente o desempenho do modelo. Isso significa que um conjunto de dados bem selecionado ajuda a melhorar a capacidade do modelo de produzir resultados precisos adaptados às necessidades específicas do usuário.

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6) LLM ou modelos de linguagem grande

Um LLM (ou “Large Language Model”) geralmente refere-se a um modelo de linguagem pré-treinado, amplo e complexo.

Estes modelos são capazes de compreender e gerar linguagem natural de uma forma mais sofisticada. Os LLMs são treinados em enormes conjuntos de dados textuais, o que lhes permite captar mecanismos sutis de linguagem e produzir resultados apropriados.

Sabia?

GPT, “Generative Pre-trained Transformer” designa uma família de LLM desenvolvida pela empresa OpenAI. Google também tem seu próprio LLM: Gemini.

GPT, “Generative Pre-trained Transformer” designa uma família de LLM desenvolvida pela empresa OpenAI. Google também tem seu próprio LLM: Gemini.

7) A aprendizagem supervisionada ou não supervisionada de LLMs

A principal diferença entre aprendizagem supervisionada e não supervisionada em  LMMS reside na forma como os modelos são treinados. A aprendizagem supervisionada implica que o modelo linguístico tenha recebido, durante a sua fase de aprendizagem, exemplos de texto de entrada associado aos seus textos de saída correspondentes.

A aprendizagem não supervisionada, por outro lado, envolve a exposição do modelo a dados que não estão associados a outros dados. Esta abordagem permite que o modelo aprenda características inerentes à linguagem sem ter uma correspondência explícita entre entradas e saídas, incentivando uma geração de texto mais criativa e autónoma.

8) Agentes de conversação

Os agentes de conversação, também conhecidos como “chatbots”, são programas de computador projetados para interagir com os usuários. Esses agentes de conversação usam LLMs para entender as consultas dos usuários e respondê-las de forma natural. Eles são treinados em grandes conjuntos de dados para obter uma compreensão profunda da linguagem, permitindo-lhes ter conversas fluentes e fornecer respostas relevantes.

Os agentes conversacionais permitem que a IA generativa seja integrada em várias plataformas (sites da empresa, CRMs, etc.), onde a sua capacidade de imitar interações humanas proporciona ao usuário uma experiência aprimorada.

LLM ou agente conversacional?

A GPT é um LLM, enquanto o ChatGPT é seu agente de conversação. Além disso, o Gemini, o LLM do Google, tem o seu próprio agente de conversação, Bard.

A GPT é um LLM, enquanto o ChatGPT é seu agente de conversação. Além disso, o Gemini, o LLM do Google, tem o seu próprio agente de conversação, Bard.

9) Aprendizagem automática

O aprendizado de máquina é uma abordagem fundamental que permite que os modelos de linguagem aprimorem e gerem texto de forma autónoma. Este sistema permite que os modelos linguísticos “aprendam” por conta própria através dos dados a que têm acesso.

Em outras palavras, os modelos de linguagem agem como cérebros artificiais que desenvolvem a sua inteligência a partir do seu próprio conhecimento. Não são simples algoritmos que executam tarefas por meio de programação explícita.

Deve saber

Já vimos que graças ao machine learning são completamente autodidactas, pelo que podemos dizer que a IA generativa ganhou o nome de “inteligência artificial”!

Já vimos que graças ao machine learning são completamente autodidactas, pelo que podemos dizer que a IA generativa ganhou o nome de “inteligência artificial”!

10) Aprendizagem profunda

Como uma subdisciplina  do aprendizado de máquina, o deep learning envolve o uso de redes neurais profundas para resolver problemas complexos. Modelos de linguagem populares como GPT ou Gemini usam deep learning.

Essas redes neurais profundas são capazes de aprender representações complexas de dados textuais. O uso de múltiplas camadas nesta rede permite uma compreensão hierárquica das estruturas da linguagem, melhorando assim a capacidade do modelo de capturar relações contextuais subtis em sequências de texto.

Ao aproveitar essa profundidade,  o deep learning contribui para o poder e a complexidade dos modelos de linguagem generativa.