4 tipos de IA generativa que mudarão nosso mundo

O termo IA generativa refere-se a um campo relativamente novo de IA que pode criar conteúdo semelhante ao humano, desde fotos e vídeos até poesia e até mesmo código de computador.

Várias técnicas diferentes são usadas para fazer isso. Eles evoluíram ao longo da última década, principalmente com base nos primeiros trabalhos realizados nas áreas de aprendizagem profunda, modelos de transformadores e redes neurais.

Todos eles dependem de dados para “aprender” efetivamente como gerar conteúdo, mas, além disso, são construídos em metodologias completamente diferentes. Aqui descrevemos algumas das categorias em que eles se enquadram e os tipos de conteúdo que você pode criar usando-os.

modelo de linguagem grande

Modelos de linguagem em larga escala (LLMs) são a tecnologia fundamental por trás de ferramentas inovadoras de IA generativa, como ChatGPT, Claude e Google Gemini. Essencialmente, estas são redes neurais treinadas em grandes quantidades de dados de texto que podem aprender as relações entre palavras e prever a próxima palavra que aparecerá em uma determinada sequência de palavras. Você poderá então receber treinamento adicional em textos específicos relacionados à sua especialidade. Isso é conhecido como “ajustes” para permitir que você execute uma tarefa específica.

As palavras são classificadas como “tokens”. Os tokens podem ser pequenas palavras individuais, partes de palavras mais longas ou combinações de prefixos, sufixos e outros elementos linguísticos que aparecem juntos com frequência no texto. O processo matemático de transformação da matriz é então usado para transformá-la em dados numéricos estruturados que podem ser analisados ​​por um computador.

O LLM usa entrada de linguagem natural para muitas tarefas, incluindo não apenas a criação de texto e código de computador, mas também IA para tradução de idiomas, análise de sentimentos e geração de outras formas, como texto para imagem e texto para fala. Tornou-o compreensível para os computadores. . No entanto, a sua utilização levantou preocupações éticas relativamente a preconceitos, alucinações de IA, desinformação, deepfakes e a utilização de propriedade intelectual para treinar algoritmos.

modelo de popularização

Os modelos de difusão são amplamente utilizados na geração de imagens e vídeos e funcionam por meio de um processo conhecido como “remoção de ruído iterativa”. Ele começa com um prompt de texto que o computador pode usar para entender o que precisa para criar a imagem e, em seguida, gera um “ruído” aleatório. Você pode pensar nisso como iniciar um desenho rabiscando aleatoriamente em um pedaço de papel.

O doodle é então refinado gradualmente usando os dados de treinamento para entender quais recursos devem ser incluídos na imagem final. Cada etapa remove o “ruído” e ajusta gradualmente a imagem para incluir as características desejadas. Em última análise, isso cria uma imagem totalmente nova que corresponde ao prompt de texto, mas ainda não foi encontrada nos dados de treinamento.

Seguindo esse processo, os modelos de difusão mais avançados da atualidade, como Stable Diffusion e Dall-E, podem criar imagens fotorrealistas e imagens que imitam qualquer estilo de pintura ou desenho. Além disso, agora é possível gerar vídeo, conforme demonstrado recentemente pelo inovador modelo Sora da OpenAI.

rede adversária generativa

As Redes Adversariais Generativas (GANs) foram introduzidas em 2014 e rapidamente se tornaram um dos modelos mais eficazes para gerar conteúdo sintético para texto e imagens. O princípio básico envolve jogar dois algoritmos diferentes um contra o outro. Um é conhecido como o “Gerador” e o outro como o “Discriminador”, e ambos têm a tarefa de melhorar cada vez mais em superar um ao outro. O gerador tenta criar conteúdo realista e o discriminador tenta determinar se é real ou não. Cada um aprende com o outro e fica cada vez melhor em seu trabalho até que os geradores descubram como criar conteúdo o mais “autêntico” possível.

Embora mais antigos do que os modelos de linguagem e difusão em grande escala usados ​​por ferramentas de captura de manchetes como ChatGPT e Dall-E, os GANs continuam sendo uma ferramenta versátil e poderosa para gerar imagens, vídeo, texto e som. usado em computadores. Tarefas de processamento de linguagem visual e natural.

campo de radiação neural

Neural Radiance Fields (NeRF) é a mais nova tecnologia que discutiremos aqui e acabou de chegar em 2020. Ao contrário de outras tecnologias generativas, é usado especificamente para criar representações de objetos 3D usando aprendizagem profunda. Isto significa criar aspectos da imagem que não podem ser vistos pela “câmera”. Por exemplo, um objeto no fundo da imagem pode ser obscurecido por um objeto em primeiro plano, ou a parte de trás do objeto pode ser fotografada por trás. frente.

Isso é feito prevendo fatores como as propriedades volumétricas de um objeto, usando redes neurais para modelar a forma e propriedades, como a reflexão da luz ao redor do objeto, e mapeando-as para coordenadas espaciais 3D.

Isto permite, por exemplo, que imagens bidimensionais de objetos como edifícios ou árvores sejam recriadas como representações tridimensionais que podem ser vistas de todos os ângulos. Desenvolvida pela Nvidia, essa tecnologia é utilizada para visualização em robótica, arquitetura e planejamento urbano, além de criar mundos 3D que podem ser explorados em simulações e videogames.

Modelos híbridos para IA generativa

Um dos últimos avanços no campo da IA ​​generativa é o desenvolvimento de modelos híbridos que combinam diferentes técnicas para criar sistemas inovadores de geração de conteúdo. Esses modelos aproveitam os pontos fortes de diferentes abordagens, como a combinação de treinamento adversário de redes adversárias generativas (GANs) com eliminação de ruído iterativa de modelos de difusão para produzir resultados mais sofisticados e realistas. Ao integrar modelos de linguagem em larga escala (LLMs) com outras redes neurais, os modelos híbridos podem fornecer contexto e adaptabilidade aprimorados, resultando em resultados mais precisos e relevantes ao contexto. Esta abordagem híbrida abre novas possibilidades para aplicações como a geração de texto para imagem, onde a fusão de diferentes técnicas de geração permite resultados mais complexos e diversos e ambientes virtuais melhorados. Por exemplo, o AlphaCode da DeepMind combina o poder de modelos de linguagem em larga escala (LLMs) com aprendizagem por reforço para gerar código de computador de alta qualidade, demonstrando a versatilidade das abordagens híbridas no desenvolvimento de software. Outro exemplo é o CLIP da OpenAI, que combina recursos de reconhecimento de texto e imagem para criar modelos de texto para imagem mais precisos. A capacidade do CLIP de compreender relações complexas entre texto e imagens permite-lhe trabalhar com uma variedade de aplicações de produção.

A IA generativa está em constante evolução, com novas metodologias e aplicações surgindo regularmente. À medida que o campo continua a crescer, esperamos ver abordagens mais inovadoras que combinem diferentes tecnologias para criar sistemas avançados de IA. É provável que a próxima década assista a aplicações inovadoras que transformarão as indústrias e remodelarão a forma como interagimos com a tecnologia.