A Inteligência Artificial (IA) tem sido um dos campos mais promissores e inovadores do desenvolvimento tecnológico. Dentre essas tecnologias, os modelos de IA Generativa, tais como o ChatGPT, têm ganhado grande destaque, sobretudo por sua capacidade de gerar conteúdos em diversos formatos, como textos, imagens e até vídeos. Mas o que exatamente é a IA Generativa? Como a IA Generativa Funciona e como ela pode se diferenciar de outros tipos de IA? Neste artigo, vamos explorar essas questões de maneira simples e com uso de alguns exemplos práticos que facilitam a compreensão.
O que é IA generativa?
A IA Generativa é um tipo de inteligência artificial que foi desenvolvida para interagir e criar novos conteúdos a partir de informações existentes. Diferentemente dos modelos tradicionais e mais comuns de Inteligência Artificial, que exigem treinamento para o desempenho de funções específicas, que por vezes servem para classificar e lidar com padrões, a IA Generativa pode também produzir, a partir de contextos específicos (Prompts) textos, imagens, músicas e outros tipos de informação com uma similaridade impressionante com material produzido por humanos. Um exemplo de IA Generativa é o GPT (Generative Pre-trained Transformer) da OpenAI, o modelo é capaz de ler, processar, e gerar textos e imagens coerentes e contextualmente relevantes a partir de contextos específicos.
Como funciona uma IA generativa?
Imagine que você pergunte para uma IA Generativa: “Como a inteligência artificial pode ajudar a prever o tempo?”
Etapa 1: incorporação de palavras
Inicialmente o modelo identifica cada palavra única e cria uma lista de vocabulário. Nesse momento, o algoritmo realiza o processo de “incorporação de palavras”, onde cada palavra é representada por um identificador único (vetor numérico). Isso serve para atribuir a cada palavra sua própria “impressão digital” e uma localização exclusiva em relação às outras palavras, permitindo entender suas relações e significados de maneira mais precisa.
Etapa 2: processo de atenção
Após criar essa lista de vocabulário e associar a cada palavra um identificador, os modelos de IA generativa, como o GPT-4, utilizam uma tecnologia chamada “transformers”. Tente imaginar que o transformer é um maestro em uma orquestra, ele não apenas conhece cada instrumento, mas também como cada um interage para formar uma sinfonia harmônica. Ele faz isso utilizando um mecanismo de “atenção”, que permite avaliar todas as palavras de um texto ao mesmo tempo e decidir quais são mais relevantes para formar uma resposta coerente.
Ao processar a pergunta sobre previsão do tempo, o modelo reconhece palavras-chave como “inteligência artificial”, “ajudar” e “prever o tempo”. Ele então acessa exemplos e informações relacionadas armazenadas durante seu treinamento, como:
- “A inteligência artificial pode analisar grandes volumes de dados meteorológicos para identificar padrões.”
- “Modelos de previsão do tempo baseados em IA têm melhorado significativamente a precisão das previsões de curto prazo.”
- “Sistemas de IA utilizam algoritmos complexos para simular diferentes cenários climáticos.”
Nesse caso utilizamos um exemplo extremamente simples e de caráter didático, em modelos de IA Generativa, são milhares de memórias de texto armazenadas e associadas uma enorme quantidade de parâmetros, que definem como palavras e conceitos se relacionam uns aos outros. Quanto mais parâmetros e dados o modelo tiver, mais ele é capaz entender e replicar a linguagem humana. O GPT-4, por exemplo, é equipado com aproximadamente 175 bilhões de parâmetros.
Etapa 3: decodificação
Após o processo de atenção, ele começa a construir uma resposta. Esse é um processo conhecido como decodificação. O decodificador utiliza a matriz de informações originada do processamento para começar a prever qual será a próxima palavra. A matriz é basicamente um conjunto de dados que representa tudo o que o modelo processou/entendeu até agora. Cada parte da matriz está relacionada a aspectos como o significado das palavras, a estrutura das frases, e o contexto geral em que se insere. Utilizando a matriz, o decodificador analisa as informações para determinar a palavra mais apropriada que deve seguir na construção do texto de resposta.
Etapa 4: geração de texto
No processo de geração de texto, modelos como o GPT-4 também empregam uma técnica chamada “máscara de atenção futura”. Esta técnica impede que o modelo antecipe ou considere palavras que não são parte da lógica imediata da matriz de informações resultante do processamento. Assim, ao determinar qual palavra seguirá, o modelo baseia sua escolha apenas nas palavras que resultaram do processamento, sem se antecipar a contextos mais amplos.
A função da “máscara de atenção futura” é garantir que, ao gerar texto, a inteligência artificial acesse apenas as informações das palavras que já foram incluídas na matriz. Por exemplo, se o modelo estiver respondendo à pergunta sobre o clima, uma resposta processada corretamente com o uso da máscara poderia ser: “O clima em Brasília amanhã será ensolarado.” Esta resposta é guiada pelo que o modelo aprendeu sobre padrões climáticos típicos durante o processamento e não por informações futuras ou externas não presentes na matriz.
Em contraste, em um cenário onde a máscara não é utilizada corretamente, o modelo poderia gerar uma resposta como: “Em Brasília, o clima amanhã será ensolarado, mas é importante sempre levar um guarda-chuva porque você nunca sabe quando pode chover em Tóquio.” Essa resposta mostra uma falha, pois mistura contextos geográficos distintos de forma ilógica e pouco relevante com relação a pergunta. No caso de nossa pergunta inicial, uma provável resposta seria:
“A inteligência artificial pode revolucionar a previsão do tempo ao analisar grandes quantidades de dados meteorológicos de forma rápida e precisa. Utilizando algoritmos avançados, pode identificar padrões que são imperceptíveis para métodos tradicionais, melhorando a precisão das previsões e ajudando a tomar decisões mais informadas sobre quando e onde eventos climáticos extremos podem ocorrer.”
Trata-se de um processamento que envolve matemática avançada, ciência da computação e linguística. Através desse processo a IA Generativa é capaz de transformar simples palavras em diálogos avançados com bastante interação humana. Os avanços contínuos como O GPT-3, GPT-4 e GPT-4o, prometem não apenas melhorar a forma como as máquinas entendem e interagem com os humanos, mas também ampliar as possibilidades de como podemos utilizar essa tecnologia para resolver problemas complexos e melhorar nossa vida cotidiana.
IA generativa vs outros modelos de IA
Quando comparamos modelos de grandes linguagens (LLM) com modelos tradicionais de Processamento de Linguagem Natural (NLP), observamos diferenças significativas, sobretudo considerando a capacidade e aplicabilidade. Modelos LLM, como o GPT-4, são projetados para entender e gerar texto em uma variedade de contextos, utilizando bilhões de parâmetros. Eles são capazes de realizar uma gama diversificada de tarefas, desde responder perguntas complexas até gerar publicidade criativa, sem a necessidade de treinamento específico para cada tarefa.
Por outro lado, os modelos tradicionais de NLP geralmente são mais especializados e têm escopos limitados. Eles são frequentemente projetados e treinados para tarefas específicas, como análise de sentimento, extração de informações ou tradução automática. Esses modelos requerem treinamento e ajuste fino para cada aplicação específica, o que pode limitar sua flexibilidade e aplicabilidade em cenários mais gerais.
Enquanto a IA Generativa e os modelos de grandes linguagens oferecem uma versatilidade e capacidade criativa impressionantes, permitindo uma gama ampla de aplicações inovadoras, a os modelos tradicionais mantêm sua relevância em aplicações que exigem alta precisão e especialização. Cada abordagem tem seus méritos e é escolhida com base nas necessidades específicas do projeto ou problema a ser resolvido.
Conclusão
A IA Generativa representa um avanço significativo na capacidade das máquinas de criar conteúdo novo e inovador. Ao contrário dos modelos de IA tradicionais, que se concentram principalmente na classificação e previsão, a IA Generativa pode produzir novos textos, imagens e outros tipos de dados que parecem ter sido criados por humanos. Com isso, estamos testemunhando um futuro onde as máquinas não apenas assistem, mas também criam, contribuindo para uma infinidade de campos, desde a arte e literatura até a ciência e tecnologia.
