Decifrando a Revolução da Inteligência Artificial Generativa

Decifrando a Revolução da Inteligência Artificial Generativa

Imagine uma inteligência artificial capaz não apenas de analisar dados existentes, mas de criar conteúdo novo e inovador a partir do zero. Bem-vindo ao mundo da Inteligência Artificial Generativa (IAG). Neste artigo, vamos explorar essa fascinante tecnologia que está transformando indústrias inteiras, como a arte e a educação.

O que é a Inteligência Artificial Generativa?

A IAG é um campo da inteligência artificial que se destaca por sua capacidade de gerar conteúdo original e único. Enquanto sistemas especialistas anteriores dependiam de bases de conhecimento e regras if-else para criar informações, a IAG moderna utiliza modelos avançados de aprendizado profundo. Esses modelos incluem um discriminador ou transformador, treinado em grandes conjuntos de dados, e um gerador capaz de criar conteúdo de forma estocástica.

O poder da IAG reside na sua versatilidade de aprendizado, podendo ser não supervisionada, semi-supervisionada ou supervisionada, dependendo da metodologia específica. Em contraste com modelos de aprendizado de máquina preditivos, que se concentram na discriminação, os modelos generativos têm a habilidade única de não apenas discernir informações, mas também de criar informações a partir das sugestões fornecidas.

A Amplidão dos Dados e da Arquitetura

Uma característica fundamental dos modelos generativos é a amplitude dos dados com os quais são alimentados. Hoje em dia, esses modelos podem ser treinados com enormes quantidades de dados, incluindo todo o conteúdo da Wikipedia, repositórios do Github, redes sociais e imagens do Google, entre outros. Graças aos avanços na computação, podemos projetar redes neurais profundas, transformadores e outros modelos, como redes adversárias generativas e autoencoders variacionais, que podem capturar a complexidade dos dados sem subajuste.

Esses modelos são capazes de mapear a alta dimensão da linguagem ou imagens de um domínio específico. Complementados por modelos generativos que mapeiam o espaço semântico latente em representações multimídia de texto, áudio ou vídeo, eles podem converter praticamente qualquer formato de entrada, como texto, em qualquer formato de saída, como vídeo. As aplicações disso são verdadeiramente infinitas, permitindo treinar modelos para criar conteúdo genuíno em vários formatos multimídia.

Revolucionando Diversas Indústrias

A IAG está revolucionando várias indústrias, incluindo a indústria da arte e as universidades. Agora, esses modelos podem gerar arte autêntica e textos extensos em resposta a sugestões. Isso implica que essas indústrias, e muitas outras que mencionaremos mais adiante, precisarão se adaptar para continuar fornecendo valor.

No entanto, é importante notar que os modelos de IAG não estão aqui para substituir os seres humanos, mas sim para aprimorar o nosso conteúdo. Eles podem servir como fonte de inspiração para artistas e melhorar o conteúdo gerado por professores, entre outras aplicações.

O Que Esperar Neste Artigo

Para fornecer informações valiosas a profissionais em todos os setores que possam se beneficiar da IAG, organizamos este texto da seguinte maneira:

  1. Primeiro, apresentaremos uma taxonomia dos principais modelos de IAG que estão moldando indústrias.
  2. Em seguida, exploraremos cada categoria dessa taxonomia em detalhes.
  3. Por fim, concluiremos com uma seção de considerações finais e futuras.

Prepare-se para mergulhar no emocionante mundo da Inteligência Artificial Generativa e descubra como essa tecnologia está moldando o futuro de várias indústrias!

Explorando a Taxonomia dos Modelos de Inteligência Artificial Generativa

Antes de mergulharmos fundo em cada um desses modelos empolgantes, é essencial entender como está organizada a paisagem em constante evolução da Inteligência Artificial Generativa (IAG). Nosso objetivo é fornecer uma visão clara das categorias que representam os principais mapeamentos entre diferentes tipos de entradas multimídia e saídas de dados.

As Nove Fascinantes Categorias

O cenário atual da Inteligência Artificial Generativa apresenta uma taxonomia impressionante composta por nove categorias distintas, cada uma representando uma maneira única pela qual a IAG está transformando o mundo da tecnologia e da criatividade. Essas categorias são visualmente apresentadas na Figura 1, e você ficará surpreso ao ver como a IAG está moldando diferentes domínios.

Figura 1: Taxonomia dos modelos de IA generativos mais populares

Modelos de Última Geração

Uma característica notável desses modelos é que todos eles são pioneiros recentes no campo da IAG, como destacado na Figura 2. A ênfase é descrever os avanços mais recentes, garantindo que você esteja atualizado sobre as inovações mais quentes nesse campo em constante expansão.

Figura 2: Timeline da data de lançamento dos modelos

Quem Está Impulsionando Essa Revolução?

Um aspecto intrigante é que apenas seis organizações estão liderando o caminho na implantação desses modelos revolucionários, conforme mostrado na Figura 3. A razão para isso é simples: para estimar os parâmetros complexos desses modelos, é necessário um poder computacional formidável e uma equipe altamente qualificada em ciência de dados e engenharia de dados.

Figura 3: Modelos de Inteligência Artificial Generativa por desenvolvedor

Essas empresas, juntamente com colaborações acadêmicas e a aquisição de startups promissoras, estão na vanguarda da IAG. Elas são as verdadeiras impulsionadoras dessa revolução tecnológica que estamos testemunhando.

Agora que você tem uma visão geral dos modelos de IAG e de quem está liderando esse movimento, nossa próxima seção mergulhará profundamente em duas das nove categorias delineadas na Figura 1. Prepare-se para uma jornada empolgante pelo mundo da Inteligência Artificial Generativa!

Modelos de Texto-para-Imagem

Começamos considerando os modelos cuja entrada é uma sugestão de texto e cuja saída é uma imagem.

DALL·E 2: Criando Arte e Imagens com Texto

DALL·E 2, desenvolvido pela OpenAI, é uma impressionante inovação que tem a capacidade de gerar imagens e arte originais e realistas a partir de uma simples descrição de texto [2]. A boa notícia é que agora é possível acessar esse modelo por meio da API da OPENAI.

O que torna o DALL·E 2 tão extraordinário é a sua habilidade de combinar conceitos, atributos e estilos diversos em suas criações. Ele realiza essa proeza graças à utilização da rede neural conhecida como CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training). O CLIP foi treinado em uma ampla variedade de pares de (imagem, texto) [3]. Com o auxílio do CLIP, o modelo pode ser instruído em linguagem natural para prever o trecho de texto mais relevante com base em uma imagem, o que o tornou uma ferramenta de aprendizado de representação bem-sucedida para imagens.

Mais especificamente, os embeddings do CLIP têm várias propriedades desejáveis: eles são robustos às variações na distribuição de imagens, possuem notáveis capacidades de zero-shot e foram ajustados para alcançar resultados de ponta em termos de desempenho. Para obter um modelo generativo completo de imagens, o módulo de decodificação de embeddings de imagem do CLIP é combinado com um modelo anterior que gera possíveis embeddings de imagem do CLIP com base em uma descrição de texto fornecida.

Na Figura 4, mostramos exemplos de imagens geradas a partir de uma descrição de texto. É fascinante observar como o DALL·E 2 consegue dar vida às palavras, transformando-as em belas representações visuais.

Figura 4: Exemplo de imagens geradas pelo DALL·E 2

Essa é apenas uma das muitas façanhas impressionantes da Inteligência Artificial Generativa, e estamos apenas começando a explorar seu potencial criativo. Continue acompanhando nosso texto para conhecer mais um modelo de IA generativa texto-para-imagem.

Imagen: Transformando Texto em Imagem com Maestria

O Imagen é um modelo de difusão texto-para-imagem [4] que consiste em grandes modelos de linguagem transformadores. O que o torna crítico e notável é a descoberta fundamental de que modelos de linguagem em grande escala, pré-treinados apenas em corpora de texto, são altamente eficazes na codificação de texto para síntese de imagens [5]. Especificamente, por meio do Imagen, foi constatado que aumentar o tamanho do modelo de linguagem aumenta significativamente tanto a fidelidade das amostras quanto o alinhamento entre imagem e texto, mais do que aumentar o tamanho do modelo de difusão de imagem.

Este modelo foi desenvolvido pelo Google, e a API pode ser encontrada em sua página na web. Para avaliar o desempenho do modelo, o Google criou o Drawbench, um conjunto de 200 prompts que auxiliam na avaliação e comparação de modelos de texto-para-imagem. Mais precisamente, o modelo baseia-se em um codificador de texto pré-treinado (como o BERT [6]) que realiza a conversão de texto para uma sequência de embeddings de palavras e uma cascata de modelos de difusão condicionais que mapeiam esses embeddings para imagens de resoluções crescentes.

Na Figura 5, apresentamos exemplos de imagens geradas a partir de algumas sugestões, destacando a impressionante capacidade do Imagen em ilustrar um texto por meio de imagens de alta qualidade. Este é mais um exemplo notável de como a inteligência artificial generativa está impulsionando a inovação na síntese de imagens a partir de descrições de texto.

Figura 5: Exemplos de imagens geradas pelo Imagen

Modelos Texto-para-Texto: Expandindo as Possibilidades do Texto

Até agora, discutimos modelos que convertem um tipo de dado não estruturado em outro. No entanto, quando se trata de texto, é extremamente útil ser capaz de converter um texto em outro para atender a tarefas como perguntas e respostas em geral. Os dois modelos a seguir são projetados para lidar com texto e também gerar textos para atender a diferentes necessidades.

ChatGPT: Conversas com uma IA Perspicaz

O popular ChatGPT, desenvolvido pela OpenAI, é um modelo que interage de maneira conversacional. Como é amplamente conhecido, o modelo responde a perguntas de acompanhamento, desafia premissas incorretas e rejeita solicitações inadequadas. O algoritmo por trás do ChatGPT é baseado em um transformador. No entanto, o treinamento é realizado por meio de Aprendizado por Reforço com Feedback Humano. Para saber mais sobre Aprendizado de Reforço recomendamos a leitura do nosso texto sobre o tema: https://alfaneo.ai/desvendando-o-aprendizado-por-reforco/

Em particular, um modelo inicial é treinado usando ajuste fino supervisionado: treinadores humanos de IA forneceriam conversas nas quais desempenhavam ambos os lados, o usuário e um assistente de IA. Em seguida, essas pessoas receberiam as respostas geradas pelo modelo para ajudá-las a compor suas próprias respostas. Este conjunto de dados foi misturado com o do InstructGPT [7], que foi transformado em formato de diálogo. Uma demonstração pode ser encontrada em seu site, e a API também está disponível no site da OpenAI. Além disso, o ChatGPT também é capaz de gerar código e realizar cálculos matemáticos simples.

LaMDA: Expandindo as Fronteiras da Linguagem para Diálogos

O LaMDA é um modelo de linguagem projetado para aplicativos de diálogo [8]. Ao contrário da maioria dos outros modelos de linguagem, o LaMDA foi treinado em diálogos. É uma família de modelos de linguagem neural baseados em transformadores especializados em diálogos, com até 137 bilhões de parâmetros e pré-treinados em 1,56 trilhão de palavras de dados públicos de diálogo e texto da web.

A possibilidade de ajuste fino permite garantir a segurança e a precisão do modelo, com apenas 0,001% dos dados de treinamento sendo usados para essa finalidade, o que representa um grande feito. Os modos de diálogo aproveitam a capacidade dos Transformers de apresentar dependências de longo prazo no texto, tornando-os adequados para escalabilidade do modelo. Como resultado, o LaMDA utiliza um único modelo para executar várias tarefas: ele gera várias respostas, que são filtradas para segurança, baseadas em uma fonte de conhecimento externa e reclassificadas para encontrar a resposta de maior qualidade.

Esses modelos texto-para-texto estão expandindo significativamente as possibilidades de interação com a linguagem natural, abrindo caminho para uma gama ainda mais ampla de aplicativos e usos.

Conclusão: Desvendando o Potencial e Desafios da Inteligência Artificial Generativa

Através deste artigo, pudemos observar as incríveis capacidades que a inteligência artificial generativa possui. Testemunhamos uma notável criatividade e personalização em tarefas como texto-para-imagem e texto-para-texto. Isso tem o potencial de impactar significativamente as economias, otimizando tanto tarefas criativas quanto não criativas.

No entanto, é importante reconhecer que, atualmente, esses modelos enfrentam várias limitações. Em termos de poder computacional, esses modelos demandam um alto investimento em tempo e capacidade de computação para serem executados. Muitos dias e computadores avançados são necessários para operar esses modelos de forma eficiente.

Outro desafio significativo é o viés presente nos dados, que precisa ser controlado. Modelos como o Galactica tentam lidar com esse problema através de uma camada de não viés, mas ainda é uma questão relevante para a inteligência artificial generativa. No entanto, estamos apenas no início da indústria, e a precisão ainda é uma questão crítica. Modelos como texto-para-vídeo são representados apenas pelo Phenaki devido à extrema dificuldade de criar vídeos precisos.

Os modelos de texto-para-ciência demonstram alguma precisão, mas ainda estão aquém do necessário para que os profissionais confiem plenamente nessa tecnologia no dia a dia.

Além disso, esses modelos precisam ser rigorosamente controlados devido à falta de compreensão ética em certos casos. O um sistema como texto-para-vídeo, por exemplo, pode ser usado para criar deepfakes.

Por fim, estamos em uma fase de descoberta do propósito exato dessa inteligência. Comparar o Google com o ChatGPT3, por exemplo, é impreciso, pois o ChatGPT3 não atualiza suas informações em tempo real. Devemos estar cientes das limitações desses modelos para trabalhar na melhoria deles nos próximos anos.

À medida que continuamos a explorar os horizontes da inteligência artificial generativa, é imperativo enfrentar esses desafios e limitações para liberar todo o potencial dessa tecnologia. A evolução é constante, e estamos apenas começando a compreender o que o futuro reserva para a IA generativa. Continue acompanhando nosso blog para as últimas atualizações e insights nesse emocionante campo da inteligência artificial!

 

Referências

  1. Gozalo-Brizuela, Roberto, and Eduardo C. Garrido-Merchan. “ChatGPT is not all you need. A State of the Art Review of large Generative AI models.” arXiv preprint arXiv:2301.04655 (2023).
  2. Creswell, Antonia, et al. “Generative adversarial networks: An overview.” IEEE signal processing magazine 35.1 (2018): 53-65.
  3. Lin, Chen-Hsuan, et al. “Magic3d: High-resolution text-to-3d content creation.” Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2023.
  4. Galdon Clavell, Gemma, et al. “Auditing algorithms: On lessons learned and the risks of data minimization.” Proceedings of the AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society. 2020.
  5. Merchán, E. C. G., and Lumbreras, S. On the independence between phenomenal consciousness and computational intelligence. arXiv preprint arXiv:2208.02187 (2022).
  6. Défossez, Alexandre, et al. “Decoding speech from non-invasive brain recordings.” arXiv preprint arXiv:2208.12266 (2022).
  7. Anantrasirichai, Nantheera, and David Bull. “Artificial intelligence in the creative industries: a review.” Artificial intelligence review (2022): 1-68.
  8. Radford, Alec, et al. “Robust speech recognition via large-scale weak supervision.” International Conference on Machine Learning. PMLR, 2023.

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