Uma breve introdução a IA Generartiva
Aqui está uma breve introdução sobre AI Generativa :
Sempre que você vê uma recomendação no YouTube, um resultado de pesquisa na web ou realiza uma transação com cartão de crédito, está interagindo com inteligência artificial (IA) tradicional. A IA generativa, por outro lado, vai além, gerando conteúdo original em vez de apenas encontrar ou classificar informações. Grandes modelos de linguagem, como o GPT ou LLMs, representam um tipo de IA capaz de se comunicar utilizando linguagem humana, assemelhando-se a um chat bot avançado por meio da arquitetura conhecida como transformer. Um exemplo notável de LLm é uma rede neural artificial, composta por uma miríade de números ou parâmetros interconectados, semelhante ao funcionamento do nosso cérebro. Qualquer tipo de conteúdo ou imagem pode ser codificado numericamente; por exemplo, se alimentarmos imagens de cachorros à rede neural, ela os transformará em números, que posteriormente são convertidos de volta para linguagem, resultando na saída "animal". Ao combinar a entrada e a saída, obtemos a frase "Cachorros são animais". Essa é a essência do funcionamento do GPT, podendo ter bilhões ou até trilhões de parâmetros, o que torna suas possibilidades quase ilimitadas.
Assim como os bebês aprendem a falar, as grandes modelos de linguagem recebem treinamento semelhante. Assim como uma criança não recebe um manual de instruções para aprender a falar, ela escuta seus pais o suficiente para começar a reconhecer padrões, pronunciar as primeiras palavras e, eventualmente, formar frases. Da mesma forma, os modelos de linguagem passam por um treinamento extenso, alimentados com uma quantidade impressionante de texto. Eles tentam adivinhar a próxima palavra, ajustando continuamente os parâmetros até se tornarem proficientes em prever a próxima palavra. Esse processo é conhecido como retropropagação, uma forma elegante de dizer "adivinhei errado, precisamos fazer ajustes". Para se tornar realmente eficaz, o modelo passa por treinamento humano, conhecido como aprendizagem por reforço com feedback humano. Esse processo envolve milhares de horas com humanos testando e avaliando os resultados, reforçando comportamentos corretos. É por isso que o GPT não fornecerá informações sobre como roubar um banco, pois, no aprendizado supervisionado, aprendeu a não ajudar em atividades criminosas.
Hoje, com a enorme quantidade de dados alimentados a eles, esses modelos têm adquirido capacidades surpreendentes, como interpretar, escrever poesia, gerar código de alta qualidade, discutir estratégias empresariais, fornecer aconselhamento jurídico e até mesmo realizar diagnósticos. No entanto, é crucial ter em mente que eles não são perfeitos e podem apresentar alucinações ou fornecer informações falsas. Ao considerarmos a IA, podemos visualizá-la como um amigo genial disponível 24 horas por dia.