Já se viu em situações em que misturou os termos relacionados à inteligência artificial?
No ano passado, vários produtos e serviços com inteligência artificial foram lançados, proporcionando uma variedade de funcionalidades muitas vezes descritas em termos técnicos difíceis de entender.
Com este guia útil, você aprenderá a distinção entre AI e AGI, a explicação por trás dos “hallucinates” do ChatGPT e o significado de descrever o GPT-4 como um LLM com um modelo transformador baseado em redes neurais profundas. Vamos explorar esses conceitos.
Pode me fornecer mais contexto ou detalhes sobre o texto “Agente” para que eu possa parafraseá-lo adequadamente?
No contexto da inteligência artificial, um agente é um programa ou software que pode realizar autonomamente diferentes tipos de tarefas. Exemplos de agentes incluem desde dispositivos domésticos inteligentes que controlam a temperatura e a iluminação, até sensores em robôs e carros autônomos, e chatbots como o ChatGPT, que aprendem e interagem com os usuários. Muitas vezes, agentes autônomos que lidam com tarefas complexas são vistos como possíveis avanços futuros na área da IA.
Inteligência artificial geral (IAG)
AGI é um tipo de programa ou modelo que possui habilidades intelectuais semelhantes às de uma inteligência humana completa e geral. Essa tecnologia inclui capacidades como raciocínio, senso comum, conhecimento abstrato e criatividade, permitindo a realização de tarefas de forma autônoma, sem a necessidade de instrução humana. Embora a AGI verdadeira ainda não exista, especialistas acreditam que sua criação pode estar próxima, sendo desenvolvida por empresas como OpenAI, DeepMind e Anthropic.
O algoritmo é uma sequência de instruções bem definidas e organizadas que realizam uma tarefa ou resolvem um problema específico.
Um algoritmo consiste em um conjunto de diretrizes ou comandos que um programa de computador deve seguir. Na área da Inteligência Artificial, os algoritmos são essenciais para o desenvolvimento da inteligência artificial. Podemos comparar a execução de uma tarefa no cérebro humano com a divisão dessa ação em etapas sequenciais. Os algoritmos replicam esse procedimento ao criar uma sequência de instruções if-then.
Alinhamento refere-se à disposição ou ajuste de elementos de forma que estejam em uma mesma linha ou posição correta.
Alinhamento refere-se à capacidade da IA de atingir objetivos que não estão explicitamente indicados em um comando ou solicitação. Isso pode envolver aspectos como precisão, segurança e prevenção de danos. Quando uma IA está desalinhada, ela não está cumprindo suas finalidades e usos pretendidos, ou seja, fornece respostas incorretas ou inadequadas. A questão do alinhamento é crucial na discussão ética, pois um modelo desalinhado tem o potencial de disseminar desinformação, gerar ameaças de segurança cibernética e compartilhar informações perigosas ou prejudiciais.
Inteligência artificial (IA)
IA é a abreviação usada para se referir à tecnologia capaz de automatizar ou desempenhar certas tarefas planejadas pelos humanos. Embora atualmente as pessoas associem a IA a preocupações sobre AGI (“a IA vai destruir a humanidade” ou “a IA vai substituir nossos empregos”), o termo abrange uma ampla gama de tecnologias já utilizadas há anos, como algoritmos de recomendação, carros autônomos e assistentes de voz.
Resumo do texto: Registro de dados importante.
Alguns tipos de inteligência artificial são frequentemente chamados de caixas pretas, o que significa que os usuários não conseguem visualizar ou compreender o funcionamento interno da tecnologia. O desafio da caixa preta tornou-se particularmente significativo na área de conversação gerada por IA, dado que empresas como OpenAI e Google são conhecidas por manterem em segredo o funcionamento de seus sistemas. Além disso, como a IA gerativa é em parte autônoma, até mesmo os desenvolvedores não têm um entendimento completo de como o algoritmo produz resultados. A pressão de éticos e políticos por mais responsabilidade e transparência das empresas de IA tem ressaltado a importância de abrir essas caixas pretas.
Chatbot, um programa de computador que simula uma conversa humana.
Um chatbot é um tipo de programa que pode interagir com um ser humano em uma conversa. Existem diversos tipos de chatbots, como os de atendimento ao cliente, que oferecem opções para se comunicar com um representante. Alguns exemplos de chatbots conhecidos são ChatGPT, Bard, Bing e Character. A capacidade dos chatbots de manter conversas sofisticadas semelhantes às humanas tem recebido destaque, embora eles existam há algum tempo. Um exemplo pioneiro é ELIZA, desenvolvido em 1966 pelo cientista do MIT Joseph Weizenbaum.
Profundamente aprendendo.
A aprendizagem profunda é uma forma de aprendizado de máquina que se assemelha ao processo de aprendizagem humano. Utilizando redes neurais, essa técnica emprega múltiplas camadas de algoritmos para compreender conceitos complexos e abstratos, como linguagem natural e imagens. Algumas aplicações práticas dessa abordagem incluem sistemas de reconhecimento facial, assistentes virtuais como o ChatGPT e veículos autônomos.
Exemplo de propagação.
Um modelo de difusão é um tipo de modelo de aprendizado de máquina que pode produzir resultados semelhantes aos dados com os quais foi treinado. Em linguagem técnica, é um tipo de cadeia de Markov treinada por meio de inferência variacional. Esses termos matemáticos são utilizados para prever sequências e obter informações aproximadas em grandes conjuntos de dados. No entanto, é importante destacar que os modelos de difusão são essenciais para viabilizar a criação de imagens por inteligência artificial. Exemplos de produtos que empregam modelos de difusão incluem a Difusão Estável, o OpenAI DALL-E e o Midjourney.
Genética artificial
Devido ao surgimento do ChatGPT da OpenAI, a inteligência artificial generativa se tornou popular. Este tipo de inteligência artificial tem a capacidade de produzir texto, imagens, vídeos, áudio e código a partir de instruções fornecidas pelo usuário. Essa tecnologia é o que impulsiona chatbots como o ChatGPT.
O processo inicial da IA Gerativa envolve a aprendizagem de padrões de dados e sua continuidade com base em novos dados recebidos. Geralmente apresentada como uma interface de chat, como no caso do ChatGPT, Bing e Bard, possibilitando a interação com o usuário. O lançamento do ChatGPT causou grande empolgação por ser uma forma simples e acessível de as pessoas compreenderem e usufruírem das capacidades da IA gerativa. Apesar de seus benefícios, o uso generalizado da IA gerativa apresenta perigos, pois pode levar à criação de informações falsas com confiança.
Diferentemente de outras formas mais básicas de inteligência artificial, a IA generativa tem a capacidade de gerar conteúdo original com base nos dados de treinamento, em oposição a um sensor com finalidades definidas ou a um assistente de voz que apenas reproduz informações já existentes.
Os especialistas em ética e os líderes políticos defenderam a regulamentação da inteligência artificial generativa devido ao seu potencial para disseminar desinformação, perpetuar preconceitos arraigados e facilitar a prática de crimes cibernéticos. Além disso, os modelos de IA generativa costumam utilizar conjuntos de dados coletados da internet, o que suscitou preocupações em relação à privacidade e possíveis violações de direitos autorais. A capacidade dessa tecnologia de produzir conteúdo de forma rápida e automatizar tarefas também levantou receios sobre a substituição de empregos, especialmente nos setores de mídia e entretenimento.
Unidade de processamento gráfico (GPU)
Uma Unidade de Processamento Gráfico (GPU) é um poderoso componente de hardware capaz de realizar diversas operações complexas. Inicialmente concebidas para o processamento de imagens e gráficos, as GPUs foram posteriormente aplicadas à inteligência artificial devido à sua habilidade em lidar com a grande quantidade de poder de processamento necessária para o aprendizado de máquina. Calcula-se que o ChatGPT utilize 20.000 GPUs e, futuramente, serão necessárias 30.000 placas gráficas para alimentar seu modelo.
Alucinação é uma percepção sensorial que não corresponde à realidade, podendo ocorrer visualmente, auditivamente, tátilmente, entre outros sentidos.
A inteligência artificial generativa, especialmente os chatbots de texto, tem uma propensão para inventar coisas. Isso é chamado de “alucinação”, pois a IA generativa pode ocasionalmente se desviar completamente, falando com confiança sobre algo que não é real.
Por exemplo, um chatbot de inteligência artificial generativa pode cometer erros ao afirmar que Steve Jobs era um mágico famoso em Las Vegas durante a era Rat Pack. No entanto, é mais comum (e preocupante) que os chatbots de AI generativa misturem fatos com ficção de forma sutil. Por exemplo, podem dizer que Steve Jobs fundou a Apple (verdadeiro), supervisionou o lançamento do iPhone (verdadeiro) e foi declarado a Pessoa do Ano pela revista Time (não verdade).
Isso ocorre devido ao fato de que os modelos de IA generativa operam prevendo palavras com base em sua relação probabilística com a palavra anterior, sem compreender o significado do que estão gerando. Esse é um lembrete de que o ChatGPT pode parecer ter consciência, mas na realidade não a possui.
Desbloqueio de aparelhos eletrônicos
Jailbreaking um chatbot envolve fazer com que ele realize ações que não estão dentro de suas funções originais, permitindo ao usuário contornar restrições e enganá-lo para executar tarefas que não são esperadas de acordo com sua programação. Isso pode ir desde fazer o chatbot dizer coisas inapropriadas por diversão até compartilhar informações perigosas, como instruções sobre como criar napalm.
Exemplo de linguagem extensa (LLM)
Um grande modelo de linguagem é um tipo de software de inteligência artificial que passa por um extenso treinamento com uma grande quantidade de dados para compreender e produzir texto. Esses modelos usam informações estatísticas para prever a próxima palavra em uma frase. Devido ao treinamento extensivo com uma vasta quantidade de dados, que inclui praticamente toda a internet, esses modelos têm sucesso em gerar texto que se assemelha ao produzido por humanos. Exemplos de grandes modelos de linguagem incluem os modelos GPT da OpenAI, os modelos PaLM do Google e os modelos Llama da Meta. Entre os modelos mais poderosos estão o ChatGPT, o GPT-3.5 e o GPT-4, assim como o PaLM 2 e o Bard.
Informações autorizadas
Os dados licenciados são informações obtidas da internet que uma empresa ou organização adquire ou acessa com o objetivo de treinar inteligência artificial. Muitas vezes, as empresas afirmam ter treinado seus modelos com dados licenciados, o que indica que essas informações foram obtidas de forma legal.
A discussão sobre dados licenciados surgiu recentemente devido à grande quantidade de dados necessária para treinar modelos de inteligência artificial, como o ChatGPT. A questão torna-se complexa em termos legais devido ao debate sobre o que é considerado de domínio público, a intenção do criador original e as autorizações necessárias para as empresas utilizarem esses dados.
Aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina é uma técnica da inteligência artificial em que um modelo é ensinado com dados para aprimorar seu desempenho progressivamente. Os modelos de aprendizado de máquina utilizam dados para identificar padrões, categorizar informações e realizar prognósticos. Exemplos incluem a detecção de e-mails de spam (classificação), a previsão do valor de uma casa com base em dados imobiliários (regressão) e o reconhecimento de imagens de cães (aprendizado profundo).
IA e aprendizado de máquina são frequentemente utilizados de forma intercambiável, porém o aprendizado de máquina é uma parte da IA, que consiste em ser treinado com dados para desenvolver sua inteligência.
Puedes proporcionar más contexto o detalles sobre el texto que deseas parafrasear?
Você deve ter escutado frequentemente esse termo sendo mencionado em relação à inteligência artificial. Um modelo é um software ou algoritmo criado com uma finalidade específica. Um modelo de IA é uma expressão ampla para um software desenvolvido para reproduzir e/ou automatizar determinadas atividades.
Compreensão de linguagem natural (NLP)
As respostas humanizadas do ChatGPT são possíveis devido ao processamento de linguagem natural, que se concentra em desenvolver modelos capazes de compreender e se expressar de forma semelhante aos seres humanos. Esse campo também inclui estudos linguísticos para que os modelos possam compreender as sutilezas e complexidades da linguagem.
Descrição de uma rede neural.
Inspirados no funcionamento do cérebro humano, as redes neurais são algoritmos que consistem em “neurons” artificiais ou nós que interagem entre si. Cada ligação entre dois neurônios possui um valor específico ou “peso”, os quais realizam avaliações automáticas das entradas. Quando um determinado limiar é alcançado, o neurônio se ativa e envia informações para outros neurônios na rede. As redes neurais impulsionam a aprendizagem profunda.
Texto: Código aberto
O termo código aberto refere-se à disponibilidade do código fonte de um software para o público, permitindo que os desenvolvedores o utilizem, modifiquem e criem novos produtos a partir dele. A adoção de modelos de inteligência artificial de código aberto é vista como uma forma de tornar o desenvolvimento de IA mais acessível, em contraste com as abordagens tradicionalmente sigilosas de empresas como Google e OpenAI. Recentemente, a Meta lançou um modelo de linguagem de código aberto chamado Llama 2, juntando-se a outros modelos abertos como Falcon, MPT e RedPajama.
Reformulação: Conceito utilizado para estabelecer limites ou critérios em determinado contexto.
Um parâmetro em um LLM é uma variável que pode ser ajustada durante o treinamento para alcançar um resultado específico. A quantidade de parâmetros em um LLM, como no caso do GPT-4 com 1,7 trilhões de parâmetros, influencia sua potência e capacidade de aprendizado, sendo que quanto mais parâmetros, mais complexo e capaz de aprender ele é.
Considere os parâmetros como opções de ajuste em uma câmera profissional. Assim como na câmera é possível regular a luz, velocidade do filme, zoom, abertura, trocar as lentes, entre outros ajustes, e cada configuração gera um efeito levemente distinto. Agora, imagine essa multiplicidade de possibilidades por bilhões ou trilhões, e é assim que os parâmetros funcionam.
Por favor, reformule o texto a seguir.
Um prompt é uma mensagem ou pergunta enviada por um usuário a um chatbot. Existe uma comunidade especializada em obter as respostas mais adequadas de modelos de idiomas avançados. Seja para programação, desbloqueio de dispositivos ou simplesmente para encontrar a resposta desejada, os prompts precisam ser claros, concisos, contextualizados e intencionais. Confira também: Engenheiro de Prompt.
Engenheiro Rápido
Com a chegada dos chatbots de inteligência artificial generativa, agora há uma necessidade de habilidade na criação de instruções adequadas. É aí que entra a engenharia imediata. Um engenheiro ágil é alguém com amplo conhecimento em LLMs que pode aprimorar as melhores instruções para diferentes objetivos. Isso pode envolver garantir que o chatbot compreenda corretamente a solicitação, ou explorar o modelo em busca de possíveis problemas e fragilidades.
Ataque de injeção imediata.
O aumento de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) resultou em um novo tipo de ataque cibernético conhecido como ataques de injeção rápida. A injeção rápida, semelhante à jailbreaking, refere-se ao uso de um comando bem elaborado para manipular modelos como o ChatGPT com intenções maliciosas. Através desse método, os hackers exploram vulnerabilidades em chatbots para obter informações confidenciais ou contornar as medidas de segurança do sistema. Os invasores podem realizar essas ações diretamente, interagindo com o chatbot, ou de forma indireta, escondendo comandos em plugins ou páginas da web, com o objetivo de obter acesso clandestino a dados pessoais ou de pagamento.
Recomendação de algoritmo/sistema.
Antes do surgimento do ChatGPT, a inteligência artificial já desempenhava um papel significativo em nosso cotidiano. Um exemplo amplamente presente disso é o algoritmo de recomendação. Esse termo refere-se a um algoritmo de machine learning que oferece sugestões com base em dados e interações do usuário. Os conteúdos recomendados no Netflix, produtos na Amazon, vídeos no YouTube e TikTok, e publicações no Instagram são alguns casos em que os algoritmos de recomendação atuam.
Inteligência Artificial poderosa
Forte IA é uma expressão alternativa para AGI, ou inteligência artificial geral. Refere-se a uma forma teórica, ainda não concretizada, de inteligência artificial capaz de “pensar” e se comportar de maneira autônoma semelhante a um ser humano.
Resumo: Token
Um token é uma unidade de informação essencial em um modelo de linguagem extenso, podendo representar diferentes elementos como palavras, partes de palavras, pontuações ou trechos de código. Quando se menciona que um Large Language Model (LLM) é treinado com um determinado número de tokens, ou que um modelo de preços custa uma certa quantia por 1.000 tokens, está se fazendo referência a essa unidade fundamental de significado.
Síntese de Conhecimentos
O treinamento é o processo de fornecer informações a um modelo de aprendizado de máquina. Existem dois tipos de treinamento: aprendizagem supervisionada e aprendizagem não supervisionada. Na aprendizagem supervisionada, o modelo é treinado com dados que já foram rotulados ou classificados, enquanto na aprendizagem não supervisionada, são utilizados dados não rotulados para que o modelo aprenda padrões e associações por si só. Cada tipo de treinamento possui vantagens e desvantagens específicas. Alguns LLMs, como o GPT-4, empregam uma mistura de aprendizagem supervisionada e não supervisionada.
Informações educacionais.
Os dados de treinamento são informações utilizadas para ensinar um modelo de machine learning. No caso dos LLMs, esses dados consistem em grandes conjuntos de informações coletadas principalmente da internet.
Há disponíveis conjuntos de dados públicos, como o Common Crawl e a Wikipedia, além de conjuntos de dados privados coletados por empresas, como o Google, que possuem os meios para isso. Um exemplo é o MassiveWeb, criado pela DeepMind, do Google, que engloba redes sociais e sites de blogs como Reddit, Facebook, YouTube e Medium. Assim, se você já compartilhou conteúdo em algum desses sites, é provável que seus dados tenham sido utilizados para treinar o Bard.
O dispositivo que converte a corrente elétrica de um nível de tensão para outro.
Você sabia que o GPT (como no ChatGPT) representa um Generative Pre-trained Transformer? Não é apenas uma sigla. Um transformer é um tipo de rede neural utilizado para alimentar modelos de aprendizagem profunda em inteligência artificial generativa. Ele opera integrando palavras (tokens) com contexto através de um mecanismo de “auto-atenção”, que possibilita prever a próxima palavra. Dessa forma, o modelo consegue entender a relação entre as palavras, em vez de apenas processá-las como dados isolados.
O design do transformador, que foi o ponto de partida para o progresso de ferramentas como o ChatGPT, teve sua origem em um artigo elaborado por pesquisadores da Google e da Universidade de Toronto em 2017.
Trocar ideias
