Um tipo de Aprendizado de Máquina é o Aprendizado Profundo, que usa redes neurais artificiais para processar padrões complexos. Já a Inteligência Artificial Geradora (GenAI) é um subconjunto do Aprendizado Profundo que usa redes neurais artificiais para gerar novo conteúdo com base em uma distribuição de probabilidade aprendida de dados existentes.
As modelos geradoras aprendem a distribuição de probabilidade conjunta dos dados e podem gerar novas instâncias de dados, enquanto modelos discriminativos classificam ou predizem rótulos para pontos de dados. Para identificar se um modelo é GenAI, é necessário verificar se a saída é um número ou rótulo (não é GenAI) ou se a saída é linguagem natural, uma imagem ou áudio (é GenAI).
A GenAI é diferente de técnicas de aprendizado tradicionais, que envolvem treinar código e dados rotulados para construir um modelo que possa prever, classificar ou agrupar dados. Já a GenAI usa código de treinamento, dados rotulados e não rotulados para construir um modelo fundamental que possa gerar novo conteúdo.
Existem diferentes tipos de modelos GenAI, como modelos de linguagem geradora, que geram combinações de texto novas, e modelos de imagem geradora, que transformam uma imagem em texto, outra imagem ou vídeo. Além disso, há ferramentas como o.prompt designing, que envolve criar um prompt para gerar saída desejada.
A GenAI tem o potencial de revolucionar indústrias como saúde, finanças e atendimento ao cliente, com o uso de modelos fundamentais pré-treinados em grandes quantidades de dados. Além disso, existem ferramentas como o modelo de jardim, que oferece acesso a modelos de linguagem e visão fundamentais.
No entanto, é importante notar que a GenAI também apresenta desafios, como a possibilidade de “alucinações” ou saídas sem sentido devido a dados de treinamento inadequados, ruído nos dados, falta de contexto ou restrições. Portanto, é fundamental entender os conceitos fundamentais da GenAI e suas aplicações para evitar erros e obter resultados precisos.