Mergulhe no emocionante mundo da Inteligência Artificial! Neste guia, você vai aprender quais termos centrais você deve conhecer para aproveitar ao máximo o potencial das ferramentas de IA. Seja você um iniciante ou já esteja um pouco familiarizado com o tema, as explicações claras sobre termos como “Prompt”, “Modelo” e “IA Generativa” irão ajudá-lo a aprofundar seu conhecimento. Se isso não fosse suficiente, no final você também terá uma visão prática da aplicação desses termos em uma demonstração ao vivo.
Principais descobertas
- Um Prompt é o pedido que você envia para a IA. Quanto mais preciso for, melhor será a resposta.
- Um Modelo é o sistema de IA treinado que processa esses pedidos.
- IA Generativa é a categoria da IA que é capaz de criar novos conteúdos.
Guia passo a passo
O que é um Prompt?
Um Prompt é seu próprio pedido para a IA. Imagine que você está em um restaurante e faz seu pedido. No mundo da IA, um Prompt é o texto que você insere em uma ferramenta de IA para obter uma resposta adequada ou um resultado desejado. Por exemplo: "Escreva um post no Instagram sobre dicas de home office".
Para otimizar a qualidade das suas respostas, você deve tentar formular seu Prompt da maneira mais clara e precisa possível. Em vez de simplesmente digitar “home office”, você poderia formular um pedido específico, como: “Escreva um post no Instagram casual com cinco dicas para trabalhar ergonomicamente em home office”.
O que é um Modelo?
O Modelo é o coração da aplicação de IA. Ele é o motor que processa as entradas. Um Modelo é um sistema de IA treinado que foi alimentado com enormes volumes de dados, incluindo livros e sites. Essencialmente, o modelo aprende a reconhecer padrões e a realizar tarefas como a geração de texto ou o reconhecimento de imagens.
Cada modelo é treinado com bilhões de parâmetros que ajudam a representar as relações no texto. Quando você insere seu Prompt, esses parâmetros utilizam as informações treinadas para gerar uma saída adequada. Um exemplo disso é o ChatGPT-4, um modelo de linguagem que aprendeu a entender a linguagem humana e a formar novas frases.
IA Generativa
IA Generativa refere-se a sistemas de IA que são capazes de criar novos conteúdos, seja na forma de texto, imagens, música ou áudio. Ao contrário das chamadas IAs de reconhecimento, que analisam dados existentes, uma IA generativa gera novos dados que não existiram antes. Ela se baseia em informações previamente aprendidas e lhe dá a possibilidade de trabalhar de forma criativa.
Algumas aplicações conhecidas são o ChatGPT, que gera textos, o DALL-E e o Midjourney, que criam imagens a partir de descrições, e o Jukebox da OpenAI, que pode compor peças musicais completas. Isso abre possibilidades empolgantes na criação criativa e na produção de conteúdo.
Treinamento e Inferência
Qual é a diferença entre Treinamento e Inferência? Apesar de serem dois processos centrais no desenvolvimento de IA, o Treinamento é o processo trabalhoso em que o modelo aprende. Durante isso, o modelo é alimentado com grandes conjuntos de dados e otimizado. Por outro lado, Inferência refere-se ao momento em que o modelo treinado reage aos seus Prompts.
Parâmetros vs. Hiperparâmetros
Na IA, distingue-se entre parâmetros e hiperparâmetros. Parâmetros são os valores que o modelo aprende durante o treinamento, enquanto hiperparâmetros são definidos previamente para controlar o processo de aprendizado. Eles determinam, por exemplo, quão rapidamente um modelo é treinado em um conjunto de dados.
Conjunto de Dados e Ajuste Fino
Um Conjunto de Dados é o volume total de dados com o qual um modelo é treinado. Os conteúdos podem incluir textos, imagens, áudio e muitas outras fontes. É importante mencionar também o Ajuste Fino, ou seja, o treinamento adicional de um modelo com dados específicos para casos de uso especiais.
Um exemplo de Ajuste Fino seria um modelo treinado especificamente para textos jurídicos ou médicos, de modo que trabalhe excepcionalmente bem nessa área específica.
Aplicação Prática
Com o conhecimento adquirido sobre Prompts, Modelos e IA Generativa, agora é possível formular solicitações direcionadas e de alta qualidade para aplicações de IA. O exemplo a seguir demonstra como transformar um Prompt simples em um Prompt eficaz para obter melhores resultados.
Primeiro, utilize um Prompt simples: “Escreva-me um e-mail para um cliente com uma oferta de redes sociais.” Este é muito geral e provavelmente resultará em resultados insuficientes.
Agora vamos otimizar o Prompt: “Formule um e-mail amigável e profissional para [Nome do Cliente], apresentando uma oferta de gerenciamento de redes sociais mensal com três postagens por semana. Enfatize o valor agregado e peça feedback.” Com essa especificação, você obterá um resultado muito melhorado.
Se você deseja visualizar a oferta, pode usar o Midjourney para criar uma imagem de cabeçalho apropriada. Isso pode ajudar a tornar o e-mail mais atrativo e a apresentar o conteúdo de forma envolvente para o destinatário.
Resumo – Assistentes ChatGPT: Definições de termos de IA explicadas de forma simples
Neste guia, você aprendeu o que é um Prompt, como os Modelos funcionam e o que significa IA Generativa. Você agora conhece as diferenças entre Treinamento e Inferência, assim como entre Parâmetros e Hiperparâmetros. Além disso, compreendeu a importância dos Conjuntos de Dados e do Ajuste Fino. A aplicação prática dos termos mostra como tornar suas solicitações para a IA mais eficientes e obter resultados de alta qualidade.
FAQ
O que é um Prompt?Um Prompt é a entrada ou solicitação que você faz à IA para obter uma resposta.
O que é um Modelo?Um Modelo é um sistema de IA treinado que é projetado para realizar tarefas como gerar textos ou reconhecer imagens.
O que é IA Generativa?IA Generativa cria novos conteúdos como texto, imagens ou música, em vez de apenas analisar dados existentes.
Qual é a diferença entre Treinamento e Inferência?Treinamento é o processo de aprendizado para o modelo, enquanto Inferência é o momento em que o modelo reage aos seus Prompts.
O que são Parâmetros e Hiperparâmetros?Parâmetros são valores que o modelo aprende, e Hiperparâmetros são configurações definidas antes do treinamento.
