Sobre inteligiência artificial

  • Modelos de IA costumam aprender a partir de vastas quantidades de dados através de alguma forma de treinamento. Esses modelos podem ser discriminativos ou generativos.

Tipos de IA

IA discriminativa

  • Tem o papel de classificar uma série de dados em uma determinada classe
  • Tem como limitações a incapacidade de entender contexto e gerar novos conteúdos.

IA generativa

  • Criam novos conteúdos a partir dos dados em que foram treinadas.
  • A rotina de uso de uma IA desse tipo costuma ser da seguinte forma:

fluxo_de_gen_ia

  • Ambos os tipos de IA são desenvolvidas usando deep learning e redes neurais.

Uma IA generativa desenvolve "criatividade" com o uso dos seguintes tipos de modelos de IA:

  1. Generative Adversarial Networks (GANs)
  2. Variational autoencoders (VAEs)
  3. Transformers
  4. Diffusion models

Foundation models

São modelos de IA com amplas capacidades, construídos para desenvolver modelos ou ferramentas ainda mais avançados e especializados. Um exemplo de foundation model são os Large language models (LLMs), que são usados em processamento e geração de textos.

Habilidades de IAs generativas

As IAs generativas possuem diversas capacidades, como geração de: - Texto - Imagem - Áudio - Vídeo - Código - Dados - Melhoria da qualidade dos dados - Mundos virtuais

Geração de Textos

Os modelos que se sobressaem são os LLMs, treinados em vastas quantidades de dados. Aprendem padrões e estruturas presentes nos dados em que são treinados, e por isso são capazes de gerar textos coerentes e contextualmente relevantes. Por conta disso, geram textos similares aos feito por humanos.

Geração de Imagens

Nesta categorias, os modelos costumam usar técnicas de deep learning, como GANs ou VAEs, para gerar imagens com: texturas realistas, cores naturais e com alta qualidade nos detalhes.