Entenda os fundamentos da IA: Prompt, Modelo, IA Generativa

A compreensão dos conceitos fundamentais associados à Inteligência Artificial é essencial para utilizar estas tecnologias de forma eficaz. Neste contexto, vamos abordar termos-chave como “Prompt”, “Modelo” e “IA Generativa”. A explicação será feita de forma clara e simples, para que você tenha uma visão geral imediata. Além disso, você terá a oportunidade de assistir a uma demonstração ao vivo no ChatGPT e no Midjourney, mostrando como aplicar esses termos na prática.

Principais descobertas

• Um Prompt é o texto que você insere em uma ferramenta de IA para receber uma resposta.
• Um Modelo é um sistema de IA treinado que aprendeu a realizar tarefas específicas.
• A IA Generativa cria novos conteúdos como textos, imagens e músicas com base em seus Prompts.

Importância de um Prompt

O termo “Prompt” é crucial ao lidar com Inteligência Artificial. Imagine que você está em um restaurante e faz seu pedido ao garçom. Seu Prompt, neste caso, é o pedido que você faz à IA. A definição é simples: um Prompt é o texto que você insere para obter algum tipo de resposta ou resultado da IA.

Por exemplo, se você solicitar ao ChatGPT um post no Instagram sobre dicas de home office, esse é o seu Prompt. Quanto mais claro e preciso você o formular, melhor será o resultado. Um Prompt geral como “Home office” é muito vago, enquanto um Prompt específico como “Escreva um post descontraído no Instagram com cinco dicas para trabalhar de forma ergonômica em home office” é muito mais eficaz.

O Modelo

Vamos ao próximo termo: o modelo. Um modelo é o coração da IA e, de certa forma, o motor que processa seus Prompts. É um sistema de IA treinado com grandes quantidades de dados — incluindo livros, sites e muitas outras fontes.

Seu funcionamento é determinado por parâmetros e uma interface. Os parâmetros são os bilhões de valores que o modelo aprende durante o treinamento. Quando você insere seu Prompt, o modelo utiliza esses parâmetros para gerar um resultado adequado. Por exemplo: o ChatGPT é um modelo de linguagem que aprendeu a compreender a estrutura e o significado da linguagem e a formar novas frases.

IA Generativa

Quando falamos de IA generativa, nos referimos a sistemas que são capazes de gerar novos conteúdos. Isso pode incluir textos, imagens, áudio e até música. Modelos de IA generativa produzem resultados criativos com base em Prompts. Em contraste com a “IA de Reconhecimento”, que apenas analisa, a IA generativa cria novos dados e textos que não existiam anteriormente.

Um exemplo: o ChatGPT pode escrever textos, enquanto o Midjourney pode gerar imagens a partir de descrições. Essas tecnologias variam muito em suas capacidades e áreas de aplicação, por isso, entender os conceitos é fundamental para escolher a tecnologia adequada para seu projeto.

Outros termos importantes

Outro aspecto importante são termos como treinamento e inferência.

• Treinamento é o processo trabalhoso no qual um modelo aprende.
• Inferência refere-se ao processo em que o modelo treinado fornece respostas para seus Prompts.

Além disso, existem parâmetros e hiperparâmetros: parâmetros são os valores que um modelo aprende durante o treinamento, enquanto hiperparâmetros são as configurações definidas antes do treinamento, como a taxa de aprendizado e a quantidade de dados.

O conceito de fine-tuning também é essencial. Refere-se ao re-treinamento de um modelo já existente em dados específicos para otimizar seu desempenho para determinadas aplicações — por exemplo, na detecção de imagens médicas ou textos jurídicos.

Aplicação da IA na prática

Agora vamos à aplicação prática de todos esses conceitos teóricos. Primeiro, vamos gerar um simples Prompt. Vamos escrever um e-mail para um cliente, apresentando uma proposta de gerenciamento de mídia social.

Um Prompt simples poderia ser assim: “Escreva um e-mail para um cliente com uma proposta de gerenciamento de mídia social.” No entanto, isso ainda não é ideal. Agora vamos otimizar esse Prompt. Vamos elaborá-lo de forma mais precisa e adicionar informações específicas — como o nome do cliente e detalhes da proposta.

Um Prompt otimizado poderia ficar assim: “Elabore um e-mail amigável e profissional para [Nome do Cliente], apresentando uma proposta para gerenciamento de mídia social mensal, incluindo três posts por semana. Destaque o valor agregado e solicite feedback.”

Com esse Prompt específico, obtemos um resultado muito melhor, adaptado às necessidades do cliente. Com isso, os textos para o e-mail do cliente estão prontos.

Agora precisamos de uma imagem apropriada para o cabeçalho do nosso e-mail. Aqui usamos o Midjourney e também inserimos um Prompt preciso para gerar a imagem.

Antes, o uso do Midjourney estava restrito a servidores Discord, mas agora existem interfaces amigáveis que simplificam o processo. Você pode gerar sua imagem simplesmente descrevendo o conteúdo desejado, e o resultado será criado.

Resumo – Explicação dos conceitos de IA de forma simples: Prompt, Modelo e IA Generativa

Um Prompt é a entrada, e quanto mais preciso, melhor será o resultado. O modelo atua como um motor de aprendizado com bilhões de parâmetros, enquanto a IA generativa cria conteúdos em diferentes formatos. Uma melhor compreensão de termos como “treinamento”, “inferência” e “fine-tuning” ajuda você a otimizar e aplicar os sistemas de forma direcionada. Na demonstração ao vivo, você viu como um exemplo simples pode ser aprimorado para gerar resultados precisos e eficazes.

Se você tiver perguntas, estou à disposição. Presumo que agora você tenha uma compreensão clara dos termos centrais da IA. No próximo capítulo, abordaremos o Prompt Engineering, onde você aprenderá como estruturar seus Prompts para que as saídas de sua IA sejam adequadas desde o início.