IA Generativa

O que é IA generativa?

IA generativa, muitas vezes abreviada como GenAI, é qualquer tipo de inteligência artificial capaz de criar novo conteúdo por si só. O conteúdo de IA generativa inclui texto, imagens, vídeos, música, traduções, resumos e código. Também pode realizar certas tarefas, como responder a perguntas abertas, executar instruções quase arbitrárias e participar de chats.

O público em geral foi apresentado ao significado de GenAI por serviços como ChatGPT e DALL-E, que também aumentaram muito a popularidade da tecnologia.

Como funciona a IA generativa?

Os modelos GenAI usam aprendizado profundo para identificar e analisar padrões dentro dos conjuntos de dados existentes. Semelhante ao comportamento do cérebro humano, eles usam transformadores e outras arquiteturas de aprendizado profundo para processar e "aprender" a partir de conjuntos de dados. Esses modelos de IA são treinados em grandes quantidades de dados para criar conteúdo novo e original.

Você pode dar ao modelo de IA um "prompt" uma vez que ele esteja treinado, inserindo algo como texto, uma imagem ou uma sequência de notas musicais. Os algoritmos então geram novo conteúdo em retorno. Eles podem até trabalhar em diferentes mídias, por exemplo, usando uma imagem para criar uma legenda de texto ou gerando uma imagem a partir de uma descrição de texto.

Um tipo comum de modelo de IA generativa é o modelo de linguagem grande (LLMs), que são treinados em texto. Esses modelos aprendem a reconhecer palavras que são usadas sequencialmente. Eles podem então formar uma frase prevendo qual palavra é mais provável de vir a seguir em uma sequência, resultando em uma saída que soa natural.

Exemplos de modelos de IA generativa

Existem vários tipos de modelos de IA gerativa atualmente em uso. Seus métodos e casos de uso diferem, mas todos combinam vários algoritmos para processar e criar conteúdo.

Redes adversárias generativas (GANs)

Um modelo GAN contém duas redes neurais, que são treinadas ao mesmo tempo. Essas redes são chamadas de gerador e discriminador, e competem entre si em um cenário estilo jogo. 

O gerador cria novas saídas, como uma imagem baseada em um prompt. O discriminador então avalia este novo conteúdo quanto à autenticidade e fornece feedback ao gerador para ajudar a melhorar sua saída. O gerador está sempre tentando enganar o discriminador para aceitar o conteúdo gerado como "real", enquanto o discriminador está sempre se esforçando para melhorar na distinção.

Um exemplo bem conhecido de um modelo GAN é o Midjourney (uma ferramenta GenAI de texto para imagem). No entanto, as GANs não se limitam à criação de imagens; eles também produziram texto e conteúdo de vídeo. 

A competição contínua entre o gerador e o discriminador GAN significa que eles podem gerar saídas de alta qualidade rapidamente. No entanto, é importante garantir que as duas redes estejam equilibradas para evitar problemas como overfitting, colapso de modo e gradientes diminuídos.

Autoencoders Variacionais (VAEs)

Modelos de autoencoder também usam duas redes para interpretar e gerar dados. Neste modelo, as redes são chamadas de codificador e decodificador. A rede codificadora é treinada para compactar dados em um formato simplificado, ou latente, que captura características-chave. Enquanto isso, o modelo decodificador é treinado para reconstruir o conteúdo a partir de dados latentes. 

VAEs usam espaços latentes contínuos para permitir variação local entre pontos de dados de treinamento. Ao decodificar as informações comprimidas ligeiramente modificadas, o modelo VAE produz conteúdo semelhante, mas, em última análise, original.

Este modelo é frequentemente usado para geração de imagens e detecção de anomalias, mas também pode criar texto e áudio. Os VAEs são rápidos na geração de saídas como imagens, mas podem faltar detalhes em comparação com alguns outros modelos.

Autoregressivo

Modelos de IA gerativa autoregressiva criam novas amostras considerando o contexto dos elementos que foram gerados anteriormente. Eles modelam a distribuição de probabilidade condicional de cada ponto de dados e geram novos dados prevendo o próximo elemento na sequência.

Esses modelos geram dados sequencialmente, um elemento de cada vez, permitindo a geração de sequências complexas. A IA autoregressiva é normalmente usada na geração de texto (como o ChatGPT), modelagem de linguagem e composição musical.

Modelos de difusão

Os modelos de difusão às vezes também são chamados de modelos probabilísticos de difusão de desruído (DDPMs). Eles são treinados com um processo de duas etapas que envolve difusão para frente e difusão reversa. 

Durante a difusão para frente, ruído gaussiano aleatório é gradualmente adicionado aos dados de treinamento, efetivamente destruindo-os. A IA então aprende a reconstruir as amostras através da difusão reversa. Uma vez que estão totalmente treinados, os modelos de difusão podem criar novos dados a partir de ruído completamente aleatório.

Transformers

Os Transformadores usam um tipo específico de aprendizado de máquina que os ajuda a processar as relações de longo prazo entre dados de entrada sequenciais. Isso requer que os modelos sejam treinados em conjuntos de dados maiores.

Este conceito, conhecido como "atenção", permite que os transformadores descubram quais partes da entrada influenciam outras partes, ou seja, para entender o contexto. Isso os torna ideais para tarefas de geração de texto que envolvem processamento de linguagem natural (NLP), que requer uma compreensão do contexto. A maioria dos programas de IA gerativa bem conhecidos são exemplos de modelos baseados em transformadores.

Os Transformadores provaram ser geradores de texto muito poderosos. Isso ocorre porque eles só precisam de texto como entrada de treinamento, e existem bilhões de páginas disponíveis para uso. Além do NLP, outros usos dos modelos de IA transformadora incluem rastrear conexões e identificar relações dentro de código, proteínas, produtos químicos e DNA.

Qual é o papel do aprendizado profundo na IA generativa?

A mudança para aprendizado profundo tornou os modelos de IA mais sofisticados, permitindo que eles modelassem dados cada vez mais complexos, como linguagem natural. A maioria dos modelos de IA generativa estará usando aprendizado profundo por baixo dos panos.

O nome aprendizado profundo vem do grande número de camadas de processamento usadas para esses modelos. A primeira camada de nós interconectados é fornecida com dados de treinamento. A saída desta camada é então usada como entrada para a próxima camada. À medida que cada camada se baseia no conhecimento adquirido da camada anterior, a complexidade e a abstração aumentam e os detalhes finos dos conjuntos de dados podem contribuir para a compreensão de padrões em grande escala.

Enquanto os programadores precisam realizar a extração de características durante o aprendizado de máquina tradicional, os programas de aprendizado profundo podem construir representações úteis de dados internamente com menos supervisão.

Além disso, as técnicas de aprendizado profundo permitem que os modelos de IA lidem com conceitos complexos e abstratos, como compreensão de linguagem natural e reconhecimento de imagens.

Existem várias maneiras de melhorar o desempenho da IA, como aumento de dados, aprendizado de transferência e ajuste fino. O aumento de dados usa modelos gerativos para criar novos pontos de dados sintéticos para dados de treinamento. Isso é então adicionado aos dados existentes para aumentar o tamanho e a diversidade dos conjuntos de dados e, consequentemente, a precisão do modelo.

O aprendizado de transferência envolve o uso de um modelo pré-treinado para uma segunda tarefa relacionada. Ao aproveitar a saída do modelo existente como entrada para um problema de aprendizado diferente, o modelo pode aplicar o conhecimento adquirido na primeira instância de treinamento. Um exemplo de aprendizado de transferência seria usar um modelo treinado para identificar carros para treinar um modelo para identificar outros veículos. O aprendizado de transferência é útil, pois reduz a quantidade de dados necessários para treinar um novo modelo.

Finalmente, o ajuste fino é uma técnica para personalizar um modelo de IA treinando-o com dados mais específicos. Isso permite que modelos pré-treinados sejam refinados para uso em domínios ou tarefas específicas. Conjuntos de dados de alta qualidade que são representativos da tarefa final são necessários para o ajuste fino.

Casos de uso reais de IA generativa

A tecnologia de IA gerativa tem uma enorme gama de aplicações no mundo real, desde a geração de texto e imagem até o desenvolvimento de software. Vamos dar uma olhada em alguns dos casos de uso comuns atuais.

Geração de imagem

Ferramentas como DALL-E permitem que os usuários criem novas imagens (fotos, ilustrações e até vídeos) inserindo prompts visuais ou escritos. Modelos multimodais podem criar imagens a partir de instruções de texto, então os usuários podem ser tão vagos ou específicos quanto quiserem.

Por exemplo, você poderia simplesmente pedir um desenho baseado em "animais" e "arco-íris", e ver o que ele cria. Ou você poderia dar instruções detalhadas, como "um bebê rinoceronte usando óculos de sol, olhando para um arco-íris através de uma janela com cortinas roxas."

Outra opção é a transferência de estilo, onde o conteúdo de uma imagem é combinado com o estilo visual de outra. Você insere uma imagem de conteúdo (uma foto de um rinoceronte) e uma imagem de referência de estilo (uma pintura de Picasso), e a IA é capaz de misturá-las para criar uma nova imagem de rinoceronte no estilo Picasso.

Geração de texto

Embora um dos casos de uso de GenAI baseados em texto mais conhecidos seja os chatbots, a tecnologia agora pode ser aplicada a muitas outras tarefas. Por exemplo, ferramentas como o GrammarlyGo podem ajudar na escrita e resposta de e-mails em um estilo empresarial.

Digamos que você teve que produzir um folheto anunciando um produto técnico. Como humano, você levaria tempo para ler sobre os recursos e especificações, fazer anotações detalhadas e elaborar um rascunho de narrativa. Um programa de IA generativa pode fazer tudo isso em segundos depois que você fornecer as informações, criando conteúdo pronto para uso rapidamente. A geração de texto também é útil para dublar filmes, fornecer legendas para conteúdo de vídeo ou traduzir conteúdo para vários idiomas.

Composição musical

GenAI é capaz de escrever música em um gênero específico ou emular o estilo de compositores específicos. Assim como os geradores de imagens, você pode fornecer detalhes ou permitir total liberdade criativa, por exemplo, "Uma música sobre arco-íris" ou "uma música infantil de três versos sobre arco-íris em tempo de valsa, acompanhada por ukulele e kazoo."

Você também pode pedir à IA para mesclar duas peças diferentes com transferência de estilo, por exemplo, a música de Parabéns a Você no estilo de Gershwin, ou criar um remix. A Amper Music cria faixas musicais a partir de amostras pré-gravadas, enquanto outras ferramentas podem criar uma trilha sonora reconhecendo objetos em filmagens de vídeo.

Quais são as aplicações da IA gerativa na indústria?

Com tantas maneiras de como essa tecnologia pode ser usada, não é de se admirar que IA gerativa para varejo, serviços financeiros, saúde e mais está se tornando o padrão em vez da exceção.

Varejo

Muitas empresas de varejo já usam chatbots para automatizar o atendimento ao cliente e, à medida que a IA generativa avança, esses chatbots se tornarão mais sofisticados. No futuro, a IA poderia fornecer mais personalização para os clientes com provadores virtuais, desenvolvimento de produtos e marketing proativo. As empresas de varejo também poderiam se beneficiar do uso de GenAI para planejamento de estoque e demanda, bem como a identificação de phishing ou fraude para maior segurança.

Serviços financeiros

Empresas dentro da indústria de serviços financeiros (FSI) já estão investindo em GenAI para analisar grandes quantidades de dados. Um exemplo disso é o BloombergGPT LLM, que foi anunciado no início deste ano. A IA de 50 bilhões de parâmetros é construída especificamente para relatórios e previsões da FSI.

Outros usos da IA generativa no FSI, tanto agora quanto no futuro, incluem gerenciamento de risco e detecção de fraude, melhoria da eficiência operacional e aumento da personalização do cliente.

Produção industrial

Desde a Revolução Industrial, a indústria de manufatura tem como objetivo otimizar a eficiência por meio da automação. A IA gerativa fornece uma nova ferramenta que impulsionará esta indústria para o futuro novamente.

A IA pode fornecer relatórios automatizados sobre operações contínuas de fabricação, identificando lacunas de desempenho ou gargalos e usando priorização baseada em dados para aumentar a eficiência. Além de monitorar as operações, a IA também pode monitorar equipamentos e reduzir o tempo de inatividade com manutenção preditiva e solução de problemas.

Finalmente, LLMs na fabricação podem personalizar a experiência do cliente, tanto durante o atendimento ao cliente quanto em certos produtos, como veículos ou tecnologia inteligente.

Meios de comunicação

Como a indústria do entretenimento usará a IA tem sido objeto de muito debate recente. No entanto, existem muitas maneiras de usar a IA generativa sem afetar os empregos na indústria.

A análise de preferências do usuário, padrões de consumo e sinais de mídia social por modelos de IA pode ser usada para otimizar recomendações de mídia de serviços de entretenimento. Os modelos GenAI também poderiam melhorar os anúncios direcionados. No entanto, o desenvolvimento mais empolgante em relação aos LLMs em entretenimento é o potencial para narrativas imersivas e interativas onde as decisões do espectador moldariam a narrativa.

Cuidados de saúde

Na saúde, os modelos de IA gerativa podem ajudar na descoberta de novos medicamentos, criando gráficos para mostrar novos compostos químicos e moléculas. AstraZeneca já usa IA para descoberta de medicamentos e, até 2025, estima-se que mais de 30% dos novos medicamentos e materiais serão descobertos usando tecnologia GenAI.

Esses modelos também podem sugerir novos compostos para teste, identificar candidatos adequados para testes e ajustar aplicações analíticas de imagens médicas com imagens sintéticas. Além disso, a IA pode ser usada para gerar planos de tratamento personalizados ou para transcrever consultas para upload em registros de saúde eletrônicos.

Como o cenário de aplicativos de IA generativa pode beneficiar as empresas

Vimos algumas das aplicações do mundo real, mas o que a IA gerativa significa para as empresas? Aqui estão alguns dos principais benefícios.

Fluxos de receita

Esta tecnologia permite que as empresas criem e lancem novos produtos rapidamente, apresentando novos designs e acelerando o processo de P&D. Pode analisar tendências e comportamento do cliente para apresentar novas ideias para fluxos de receita extras.

Além da inovação de produtos, a IA pode ajudá-lo a produzir novos planos de marketing e criar materiais promocionais. A análise das preferências do cliente permite que ela gere anúncios direcionados, personalize recomendações e personalize produtos e serviços. A análise de dados de IA também ajuda as empresas a identificar oportunidades que as mantêm à frente de seus rivais e mantêm uma vantagem competitiva. 

Finalmente, o uso de GenAI melhora o desempenho do chatbot de negócios, o que aumenta a satisfação do cliente, as vendas e a retenção.

Produtividade

Outro grande benefício é a produtividade, pois a GenAI pode ser usada para automatizar tarefas manuais demoradas, como entrada de dados, e-mails rotineiros e transcrições de reuniões ou chamadas.

Os modelos de IA são ótimos para resumir informações complexas, tornando mais fácil para os humanos entenderem e interpretarem. Também pode analisar seus dados e sugerir maneiras de melhorar os fluxos de trabalho existentes para máxima eficiência.

No suporte ao cliente, as empresas podem implantar chatbots e assistentes virtuais alimentados por IA para reduzir a carga sobre os agentes de suporte. As vantagens incluem tempos de resposta e resolução mais curtos, bem como permitir que os agentes lidem com outras tarefas enquanto a IA cuida das consultas comuns.

Mitigação de risco

As plataformas de IA gerativa podem dar a você uma visibilidade mais profunda de seus dados, bem como identificar rapidamente vulnerabilidades financeiras ou de segurança. Programas avançados de IA podem até simular riscos de negócios potenciais, permitindo que você avalie a conformidade e implemente protocolos para evitar ou mitigar problemas.

Enquanto isso, a compressão de dados significa que as organizações só precisam reter dados essenciais, o que reduz os riscos de manter muitas informações pessoais.

Quais são as diferenças entre os LLMs mais comuns?

LLMs formam um campo lotado, e o número de opções para escolher só vai continuar a aumentar. No entanto, você pode geralmente agrupar LLMs em duas categorias: serviços proprietários e modelos de código aberto. Vamos dar uma olhada mais de perto.

Serviços proprietários

O serviço LLM mais conhecido é o ChatGPT, que foi lançado pela OpenAI no final de 2022. ChatGPT oferece uma interface de pesquisa amigável ao usuário que aceita prompts e geralmente fornece respostas rápidas e relevantes. A API ChatGPT também está acessível aos desenvolvedores, permitindo que eles integrem o LLM em seus próprios aplicativos, produtos ou serviços. 

Outros exemplos de IA gerativa de serviço proprietário são o Google Bard e o Claude da Anthropic.

Modelos de código aberto

O outro tipo de LLM é de código aberto e disponível para uso comercial. A comunidade de código aberto rapidamente alcançou o desempenho dos modelos proprietários e seus modelos, que podem ser hospedados por conta própria ou fornecidos por APIs de serviço em nuvem, podem ser personalizados por meio de ajustes finos.

LLMs de código aberto populares incluem Llama 2 da Meta e MPT do MosaicML, que foi adquirido pela Databricks.

Escolhendo o melhor LLM de IA gerativa

Entender as diferenças entre LLMs proprietários e de código aberto é o primeiro passo, mas ainda há muito a considerar ao selecionar um LLM para aplicações GenAI. A prova de futuro, custo e a utilização de dados como uma vantagem competitiva devem ser levados em conta ao escolher entre uma API de fornecedor terceirizado fechada ou um LLM de código aberto (ou ajustado).

Embora os LLMs de serviço proprietário sejam frequentemente muito poderosos, eles também podem levantar preocupações de governança devido ao seu estilo "caixa preta", que permite menos supervisão de seus processos de treinamento e pesos. Outro risco é que modelos proprietários podem ser descontinuados ou removidos, o que interromperá quaisquer pipelines ou índices de vetores existentes.

Por outro lado, modelos de código aberto estão acessíveis ao comprador indefinidamente. Esses modelos também oferecem mais personalização e supervisão, o que pode resultar em melhores trade-offs de desempenho-custo. Finalmente, com o ajuste futuro de modelos de código aberto, as organizações podem usar seus dados como uma vantagem competitiva para construir modelos melhores do que os disponíveis publicamente.

Por que existem preocupações sobre a ética da IA gerativa?

Qualquer forma de IA tende a levantar preocupações éticas, à medida que os humanos lidam com as implicações das máquinas inteligentes. Então, quais são as éticas da IA generativa? Para começar, essa tecnologia é relativamente nova e também está evoluindo muito rapidamente. Mesmo os desenvolvedores nesta área não têm certeza de onde isso vai acabar, mas à medida que os modelos aprendem a produzir respostas mais humanas, está se tornando mais difícil detectar imprecisões. 

Um problema que foi identificado nos modelos de GenAI é as "alucinações". Isso acontece quando os chatbots basicamente inventam coisas. Isso pode ter sérias consequências se um modelo estiver sendo usado para coisas como conselhos médicos ou relatórios precisos.

Além disso, se preconceitos inconscientes ou deliberados, como racismo ou homofobia, estiverem contidos nos conjuntos de dados de treinamento, eles podem se tornar codificados nos modelos e influenciar a saída de uma IA. 

Além de desinformação ou conteúdo potencialmente prejudicial, há uma preocupação comum sobre "deepfakes" - imagens ou vídeos digitalmente forjados. Os ciberatacantes também podem usar a IA generativa para imitar o estilo de um remetente confiável e escrever mensagens que pedem senhas ou dinheiro.

Além disso, muitas vezes é difícil rastrear as saídas dos modelos de volta aos autores, o que cria problemas de direitos autorais e plágio. Isso é complicado ainda mais pela falta de informações sobre certos conjuntos de dados - por exemplo, com ferramentas de geração de imagens, os usuários podem solicitar algo "no estilo do artista X", quando "artista X" nunca consentiu que suas imagens fizessem parte de um conjunto de dados.

Outras preocupações em torno da GenAI e ética incluem sustentabilidade, já que a tecnologia requer enorme poder computacional e eletricidade, bem como como ela pode dar credibilidade a alegações de que relatórios genuínos são falsos, incentivando a desconfiança de palavras e imagens online.

Como você pode testar a qualidade da IA?

Como mencionamos na seção anterior, a IA generativa às vezes pode produzir saídas imprecisas ou de baixa qualidade. Quando você está pesquisando ferramentas e frameworks de IA generativa, as métricas de desempenho serão exibidas nos materiais de vendas, mas é sempre melhor verificar por si mesmo.

Desenvolvedores e engenheiros devem testar o conteúdo gerado por IA para qualidade e diversidade para garantir que o modelo está se comportando como foi treinado para fazer. É relativamente simples ver se há uma declaração “factual” errônea — mas é mais difícil avaliar a qualidade de saídas artísticas ou criativas, que são subjetivas.

Ferramentas como a API de avaliação MLflow da Databricks podem ser usadas para rastrear parâmetros e modelos GenAI para ver se as saídas são suficientes para suas necessidades. Isso também pode ser combinado com a avaliação humana - por exemplo, usando seu próprio julgamento para avaliar se uma peça de música ou arte gerada é atraente. Métricas de avaliação mais objetivas incluem pontuação de início, Fréchet Inception Distance (FID) e verdade de base.

Verdade fundamental

Este método de avaliação envolve identificar a verdade fundamental na qual a IA gerativa foi treinada. A verdade fundamental é essencialmente a resposta "correta" para uma consulta, com base em informações que se sabe serem factualmente verdadeiras. Deve estar contido nos conjuntos de dados de treinamento que ensinam a IA a chegar a uma saída confiável.

Por exemplo, se você estivesse treinando um modelo para reconhecer conteúdo impreciso, precisaria de um grande conjunto de dados de texto e imagens que foram classificados como verdadeiros ou falsos. Os desenvolvedores podem medir a precisão das respostas e previsões tomando este conjunto de dados como padrão.

No entanto, como os designers de IA são os que constroem a verdade fundamental, você depende da diligência deles em garantir que a informação está correta. Idealmente, sua verdade fundamental virá diretamente de seus usuários como feedback.

Monitoramento Databricks Lakehouse pode ajudar profissionais de IA a garantir que seus ativos sejam de alta qualidade, precisos e confiáveis. Relatórios proativos e ferramentas unificadas fornecem visibilidade completa dos dados e modelos para detecção simples de anomalias, e as métricas do modelo como juiz podem ser aumentadas com suas métricas de qualidade personalizadas.

Métricas de qualidade de IA

As métricas de qualidade da IA são medidas que são usadas para determinar o desempenho de um modelo de IA generativa. Além das métricas tradicionais de ML como precisão e recall, métricas personalizadas específicas para GenAI permitem a avaliação importante desses modelos.  

Por exemplo, a métrica Fréchet Inception Distance (FID) avalia a qualidade das imagens criadas pela IA gerativa. Ao comparar a distribuição de imagens geradas com a das imagens reais usadas para treinar a ferramenta, a distância entre a distribuição de ativações para algumas camadas profundas em um classificador pode ser calculada. Uma pontuação de 0.0 é o melhor resultado para o FID.

A Databricks mostrou o valor de usar LLMs como juiz da qualidade dos chatbots. Essas técnicas de ponta resultaram na nova funcionalidade MLflow model-as-a-judge, que pode comparar a saída de texto de diferentes modelos de IA para avaliar toxicidade e perplexidade.

Desafios atuais da IA gerativa

Embora a tecnologia esteja se desenvolvendo rapidamente, ainda existem alguns desafios consideráveis para o uso de modelos de IA gerativos.

Escala de infraestrutura

Um dos principais desafios na implantação bem-sucedida da GenAI é a escalabilidade. Como aprendemos, esses modelos precisam de uma grande quantidade de dados de alta qualidade e imparciais para gerar as saídas desejadas.

Infraestrutura de computação em grande escala e energia são necessárias para o desenvolvimento e manutenção de modelos de IA generativos, o que por sua vez requer despesas de capital significativas e expertise técnica. Isso levou a uma crescente demanda por soluções escaláveis.

Complexidades de otimização

Os profissionais de aprendizado de máquina também podem enfrentar uma série de desafios de baixo nível que resultam da necessidade de otimizar modelos de IA generativa. Exemplos dessas complexidades podem incluir colapso de modo e gradientes que desaparecem. 

O colapso de modo é um tipo de falha que ocorre em modelos GAN quando o gerador aprende a repetir uma saída crível que o discriminador aceitou em vez de produzir saídas mais variadas. Se o discriminador não aprender a rejeitar saídas semelhantes e repetidas, cada iteração subsequente do gerador irá rodar através de um pequeno conjunto de tipos de saída.

Gradientes que desaparecem podem ocorrer quando camadas adicionais com certas funções de ativação são adicionadas às redes neurais e fazem com que o gradiente da função de perda se torne muito pequeno. Um gradiente muito pequeno impede que os pesos e vieses das camadas iniciais sejam atualizados corretamente, fazendo com que elementos-chave do reconhecimento de dados de entrada falhem e a rede se torne imprecisa.

A solução de Fine-Tuning da Databricks fornece aos cientistas de dados as ferramentas para ajudar a contrariar esses desafios. Uma interface simplificada para os usuários esconde técnicas para evitar os desafios de otimização acima sob o capô, tratadas automaticamente para o usuário.

Ferramentas de dados, ML e IA desconexas

Ferramentas separadas e mal integradas para dados, aprendizado de máquina clássico e IA generativa também podem criar desafios para os cientistas de dados. 

Dados de alta qualidade são essenciais para treinar tanto modelos de aprendizado de máquina quanto de GenAI, e as saídas de modelos de ML e GenAI precisam ser alimentadas de volta aos pipelines de dados. Há uma necessidade de abordar a governança, qualidade e implementação de forma holística em dados e ML/AI, e plataformas separadas podem resultar em atrito, ineficiência e custos adicionais para as organizações. 

A Plataforma de Inteligência de Dados da Databricks suporta cargas de trabalho de dados principais, ML clássico e IA generativa, e entende o uso de dados ao longo do tempo. Ao combinar a estrutura aberta e unificada do lakehouse com a IA generativa, nossa Plataforma de Inteligência de Dados otimiza o desempenho, simplifica a experiência do usuário e fornece governança e privacidade fortes e seguras.

Como será o futuro da IA generativa?

De acordo com a Gartner, a IA generativa está destinada a ter um impacto semelhante ao da máquina a vapor, eletricidade e internet, tornando-se eventualmente uma "tecnologia de propósito geral". Isso porque existem tantas aplicações potenciais para a tecnologia.

Por exemplo, atividades que representam até 30% das horas atualmente trabalhadas em toda a economia dos EUA poderiam ser automatizadas até 2030. Também veremos um aumento nos provedores de software integrando capacidades de IA em suas ferramentas.

Compreensivelmente, os humanos estão preocupados em perder seus empregos para as máquinas, mas o futuro da IA também pode ver muitos novos empregos criados. Por exemplo, os humanos ainda precisarão desenvolver e treinar sistemas GenAI, incluindo a escolha do modelo mais adequado para uma determinada tarefa e a coleta de dados de treinamento para avaliar as saídas.

A rápida adoção de tecnologias como ChatGPT destaca os desafios de usar GenAI de forma responsável. Países e estados já estão descobrindo que precisam de novos protocolos legais e de segurança para lidar com questões de direitos autorais e ameaças à cibersegurança, e essas tecnologias provavelmente serão mais regulamentadas no futuro.

Enquanto isso, a Plataforma de Inteligência de Dados Databricks tem IA generativa integrada - tornando mais fácil manter a segurança e a governança dos dados, bem como rastrear a qualidade dos dados e monitorar e ajustar seus modelos.

À medida que as arquiteturas e algoritmos de treinamento se tornam mais avançados, os modelos de IA generativa se tornarão mais poderosos. As organizações devem lembrar que com o poder vem a responsabilidade, e elas devem encontrar o equilíbrio entre automação e envolvimento humano.

Onde posso encontrar mais informações sobre IA gerativa?

Existem muitos recursos disponíveis para encontrar mais informações sobre IA generativa, incluindo estes:

Treinamento

• Fundamentos da IA Gerativa: Faça este curso gratuito da Databricks e aprenda sobre os fundamentos da IA gerativa.
• LLMs: Saiba sobre Modelos de Fundação do Zero (edX e Treinamento Databricks). Este treinamento gratuito da Databricks mergulha nos detalhes dos modelos de fundação em LLMs.
• LLMs: Aperfeiçoe suas habilidades com o curso Application Through Production (edX e Treinamento Databricks). Este treinamento gratuito da Databricks se concentra em como construir aplicações focadas em LLM com os frameworks mais recentes e conhecidos.

Sites

• Página de IA e Aprendizado de Máquina da Databricks página

e-books

• A Grande Aceleração: Perspectivas de CIOs sobre IA Generativa: Leia este relatório do MIT Technology Review que tem insights de mais de 600 CIOs sobre IA generativa
• Redefina o que é possível com a IA Generativa: Comece com 52 casos de uso 
• e-book: The Big Book of MLOps

Blogs técnicos

• Criando aplicativos RAG de alta qualidade com a Databricks
• Melhores Práticas para Avaliação de LLM de Aplicações de Geração Aumentada por Recuperação (RAG)
• Usando MLflow AI Gateway e Llama 2 para construir aplicativos de IA generativa (Alcance maior precisão usando RAG com seus próprios dados)
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Você também pode contatar a Databricks para agendar uma demonstração e conversar com alguém sobre seus projetos LLM ou ler mais sobre as ofertas da Databricks para LLMs.