Principais Conceitos da IA Generativa
A IA generativa está redefinindo nosso mundo - e entender seus conceitos é o primeiro passo para dominar essa revolução.
A Inteligência Artificial Generativa (GenAI) tem transformado diversos setores ao permitir a criação automática de conteúdos inovadores, como textos, imagens, vídeos e até música.
Utilizando técnicas avançadas de aprendizado profundo (deep learning), essa tecnologia é capaz de aprender padrões complexos a partir de grandes volumes de dados, gerando novas criações que simulam a produção humana.
Neste artigo, vamos explorar os principais conceitos relacionados à IA generativa, como LLM, prompt, treinamento, inferência e modelo de fundação.
O que são modelos generativos?
Um modelo generativo é um tipo de modelo de aprendizado de máquina (machine learning) projetado para criar novas instâncias de dados que se assemelham a um conjunto de dados específico.
Ele aprende os padrões e as estruturas subjacentes dos dados de treinamento, permitindo que gere amostras inovadoras que mantêm características semelhantes às propriedades originais.
Esses modelos têm a capacidade de capturar a complexidade e as nuances dos dados de treinamento, resultando em criações diversificadas e originais.
As aplicações dos modelos generativos são amplas, abrangendo atividades criativas, enriquecimento de dados e a resolução de problemas complexos em uma variedade de domínios.
A seguir, os principais conceitos relacionados à IA generativa.
Principais conceitos
LLM: Os modelos de linguagem de grande escala (do inglês, Large Language Models) são modelos de inteligência artificial treinados em uma quantidade massiva de dados e geralmente possuem bilhões de parâmetros. A maioria dos LLMs utiliza a arquitetura Transformer, que permite que o modelo processe sequências de palavras de forma mais eficaz, focando em partes relevantes do texto durante a geração. Embora tecnicamente LLM não seja sinônimo de IA generativa, muitas vezes são utilizados no mesmo contexto.
Prompt: No contexto da IA generativa, um prompt é uma entrada inicial fornecida ao modelo para gerar novo conteúdo. Por exemplo, em um modelo de geração de texto, um prompt pode ser uma frase ou algumas palavras que o modelo usa para gerar uma continuação ou uma conclusão.
Engenharia de prompt: A engenharia de prompt, ou prompt engineering, é a prática de formular entradas específicas que guiam um modelo generativo a produzir resultados desejados. Uma boa engenharia de prompt pode melhorar significativamente a relevância e a qualidade das saídas, maximizando a eficácia do modelo em tarefas de geração de texto e outros conteúdos.
Janela de contexto: Refere ao número máximo de tokens que um modelo pode processar em uma única entrada. Os tokens são unidades de texto, como palavras ou subpalavras, que são codificadas e interpretadas pelo modelo durante o treinamento e a inferência. Na prática, quanto maior a janela de contexto suportada por um modelo, mais informação ele pode considerar ao gerar respostas, permitindo um entendimento mais amplo do contexto (porém, exigindo mais recursos computacionais).
Inferência: A inferência é o processo de usar um modelo treinado para gerar previsões ou gerar novos dados com base em dados de entrada, ou seja, é o processo de geração de novo conteúdo baseado em um determinado prompt.
Embeddings: Embeddings, ou vetores de incorporação, são representações vetoriais de palavras, frases ou outros dados que capturam seu significado em um espaço dimensional contínuo. Eles permitem que o modelo compreenda semelhanças e relações semânticas, facilitando a análise e a geração de linguagem.
Modelo de base (ou modelo de fundação): Um modelo de base é um grande modelo pré-treinado que serve como base para treinar modelos mais especializados ou para ajustar tarefas específicas. Os modelos GPT4 da OpenAI, Gemini 1.5 da Google e Llama 3.1 da Meta são exemplos de modelos base, pois são modelos que podem ser ajustados (fine-tuning) para domínios ou tarefas específicas.
Aprendizado por Reforço: Abordagem de aprendizado de máquina onde um agente aprende a tomar decisões através de tentativas e erros, recebendo recompensas ou punições com base em suas ações. Esse método é especialmente útil em ambientes dinâmicos, onde as ações têm consequências que afetam o desempenho a longo prazo.
Few-shot learning: Abordagem onde um modelo é treinado para realizar uma tarefa específica com apenas algumas amostras de treinamento. Em vez de depender de grandes conjuntos de dados, o modelo aprende a generalizar a partir de um número limitado de exemplos. Essa técnica permite que os modelos compreendam e se adaptem rapidamente a novas tarefas ou domínios com informações mínimas, sem a necessidade de realizar nenhum treinamento extra (ajuste fino).
Fine-tuning: O fine-tuning, ou ajuste fino, é uma técnica que envolve ajustar um modelo pré-treinado em um conjunto de dados específico para melhorar seu desempenho em tarefas particulares. Essa abordagem permite que o modelo aproveite o conhecimento adquirido durante o treinamento inicial, adaptando-se a nuances e características específicas do novo conjunto de dados (que não precisa ser grande) resultando em melhor precisão e relevância nas previsões.
RAG (Retrieval-Augmented Generation): É uma abordagem que combina a recuperação de informações e a geração de texto para melhorar a qualidade das respostas geradas por modelos de linguagem. Primeiro, o modelo recupera passagens pertinentes com base em um prompt ou consulta, buscando em um base de conhecimento externa, e então utiliza essas informações para gerar uma resposta mais precisa e contextualizada. Essa técnica é especialmente útil em tarefas que exigem conhecimento específico ou atualizações frequentes, pois permite que o modelo acesse informações além do que foi treinado inicialmente.
Parâmetros do modelo
Muitas vezes ouvimos falar dos parâmetros do modelo, mas o que seria isso?
Os parâmetros da IA generativa são ajustes configuráveis dentro de um modelo que influenciam seu comportamento e desempenho durante o treinamento e a geração de conteúdo.
Esses parâmetros controlam aspectos como a criatividade, a relevância e a diversidade das saídas geradas, permitindo que os desenvolvedores otimizem o modelo para atender a necessidades específicas.
Os principais parâmetros de modelos generativos são:
Temperatura: Controla a aleatoriedade nas previsões; temperaturas mais altas resultam em saídas mais criativas e variadas, enquanto temperaturas mais baixas geram respostas mais previsíveis e seguras.
Top-k Sampling: Limita a seleção da próxima palavra às k palavras mais prováveis, melhorando a relevância das saídas.
Top-p (Nucleus) Sampling: Seleciona palavras até que a soma de suas probabilidades alcance um determinado limite p, permitindo uma abordagem mais flexível na escolha das saídas.
Conclusão
A inteligência artificial generativa está tranformando o cenário da IA, possibilitando que as máquinas criem conteúdo inovador e original. Para entender o funcionamento da IA generativa e seu amplo potencial em diversas aplicações, é fundamental dominar conceitos-chave, como vimos acima.
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