Saiba como funciona esse modelo de linguagem, porque é revolucionário e onde é utilizado
A inteligência artificial generativa é um modelo de linguagem projetado para criar conteúdos de texto, imagens, vídeos, áudios e músicas. Ela é treinada a partir de uma gigantesca base de dados que usa um número incontável de informações coletadas na internet.
Para entender como ela funciona é preciso retroceder um pouco no tempo e pensar nos modelos reativos, como YouTube e Netflix. Esses ambientes digitais são plataformas onde as pessoas interagem dando likes, e a partir das curtidas passam a sugerir conteúdos semelhantes para os usuários.
“Isso é uma máquina reativa, você faz e ela reage. O mesmo acontece com banners de anúncios”, afirma Carlos Rafael Gimenes das Neves, professor da graduação em Ciência de Dados e Negócios da ESPM. A pessoa consulta um produto em um e-commerce e passa a ver anúncios do mesmo item em sites e redes sociais. Portanto, a máquina reage a uma ação.
IA generativa é treinada para responder
Quando surgiram os sistemas de memória limitada, como as IAs generativas, chabots, assistentes virtuais e veículos autônomos, todos precisaram de treino. O ChatGPT, por exemplo, pega informações da internet toda, mas não faz absolutamente nada com isso. O usuário faz o prompt (comando ou pergunta) e a plataforma, que não foi treinada para atender esse pedido específico, tenta compreender e interpretar a solicitação, respondendo com base em todo o seu aprendizado.
“Se você for olhar o quanto de dados foi enxertado dentro do ChatGPT, é incalculável. É um volume com o qual nenhum ser humano conseguiria trabalhar”, diz Neves. Mas, apesar de o modelo de linguagem ter sido treinado previamente com esse volume gigantesco de dados, sua capacidade para interpretar o contexto e produzir um resultado é muito limitada. Portanto, com um bom prompt a plataforma interpreta o que o usuário precisa e quando entrega, gera informação – daí o nome IA generativa. “Ela gera a informação de acordo com o meu pedido”.
Porque a IA generativa é revolucionária
Os modelos de inteligência artificial que nasceram antes da IA generativa serviam muito para analisar dados, prever dados e alterar dados. “Com a IA generativa, você recebe dados e cria novos dados”. O importante é a compreensão do pedido, esse é o principal aspecto que tem que ser destacado na ferramenta. Por isso o prompt tem que ser muito bem feito.
Como os modelos de linguagem lêem o prompt
Modelos como ChatGPT, Gemini e Copilot não entendem palavras e sim números. Neves explica que as palavras que abastecem os bancos de dados dessas ferramentas foram convertidas em números, e é com base neles que a IA generativa efetivamente produz uma resposta e faz uma entrega. É por isso que demora um pouco para a plataforma responder, porque ela converte todas as palavras do comando em números e a partir daí faz uma conta e calcula qual é a melhor entrega de conteúdo.
As diferenças entre IAs generativas
O que diferencia o Gemini do ChatGPT, do Copilot e de outras IAs generativas é a quantidade de dados e a curadoria dos dados úteis. Quem tem mais dados úteis e de forma mais organizada possível, provavelmente vai produzir respostas melhores. Além disso, cada ferramenta tem suas particularidades, como permitir o upload de arquivos, algo que, para Neves, são estratégias de cada modelo de linguagem para buscar seu nicho.
Quais são as aplicações mais cotidianas de IA
Essencialmente, as pessoas usam essas ferramentas para agilizar tarefas de produção de texto e imagem no dia a dia. Confira alguns exemplos:
- Redigir e-mails e criar texto-padrão de e-mail marketing
- Criar textos de mensagens de chatbot e SMS
- Criar apresentações em PPT
- Redigir textos para mídias digitais, contratos e trabalhos escolares
- Criar e-books
- Criar imagens, vídeos, vídeoclipes e músicas
A IA generativa funciona bem com saberes específicos
A vantagem da IA generativa é que tudo que envolve um saber específico, e tem um processo, pode ser replicado pela ferramenta. O professor comenta que no livro “Inteligência Artificial – Uma Abordagem Moderna”, de Stuart Russell e Peter Norvig, os autores questionam o que é mais fácil fazer com IA. “Produzir um jogador de vôlei ou um cirurgião? O cirurgião, porque o jogador tem instinto, precisa tentar e tem que lidar com o erro. O cirurgião tem que ser mecânico. O cara não treme, ele faz um corte de milímetros, é exato”.
Se interessa por temas como esse? Conheça a graduação em Ciência de Dados e Negócios da ESPM
