Um guia para o desenvolvimento de IA generativa

Esta postagem do blog fornecerá a você insights e práticas recomendadas para o desenvolvimento de soluções de IA generativa. Ao final deste guia, você terá uma compreensão clara do que implica a IA generativa, como ela funciona, casos de uso, benefícios, pilhas de tecnologia necessárias e o que você deve saber como desenvolvedor em geral. Vamos nos aprofundar.

O que é IA generativa? 

A IA generativa é um tipo de inteligência artificial que cria conteúdo como imagens, texto ou música. Você provavelmente já usou ou ouviu falar de sistemas como ChatGPT, Bing, Bard, YouChat, DALL-E ou Jasper, que usam IA generativa. A IA generativa aprende com os dados e gera conteúdo original com aparência ou som semelhante. Hoje em dia, nós a usamos para entretenimento, saúde e até mesmo finanças. No entanto, por mais impressionante que a IA generativa tenha se tornado, é fundamental que a utilizemos com responsabilidade para não criarmos conteúdo que engane os usuários (falaremos mais sobre isso posteriormente). 

Como funciona a IA generativa? 

IA generativa funciona usando algoritmos para analisar os padrões e as relações dentro dos dados existentes. Esses dados podem ser qualquer coisa, desde texto a imagens e áudio. Depois que o modelo aprende esses padrões, ele pode usá-los para gerar novos dados semelhantes aos que foram treinados.

Há duas maneiras de os modelos de IA generativa gerarem novos dados:

Redes Adversariais Generativas (GANs): As GANs são um tipo de rede neural que consiste em duas redes neurais concorrentes: um gerador e um discriminador. O gerador tenta gerar novos dados semelhantes aos dados em que foi treinado, enquanto o discriminador tenta distinguir entre os dados reais e os gerados. Essa competição força o gerador a melhorar sua capacidade de gerar dados realistas.

Autoencodificadores variacionais (VAEs): Os VAEs são redes neurais usadas na IA generativa. Elas codificam os dados de entrada em uma representação comprimida chamada espaço latente e, em seguida, decodificam-nos para gerar dados semelhantes.

Em resumo, os modelos de IA generativa aprendem com os dados existentes para criar novos dados por meio do processo competitivo dos GANs ou da codificação e decodificação dos VAEs.

O que os desenvolvedores precisam saber sobre IA generativa

A IA generativa, também conhecida como redes adversárias generativas (GANs), é uma área da inteligência artificial que se concentra na geração de conteúdo novo e original. Como desenvolvedor, há vários aspectos importantes que você deve saber sobre a IA generativa:

Entendendo os conceitos básicos

• • • • A IA generativa envolve modelos de treinamento para gerar novos dados semelhantes a um conjunto de dados de entrada específico, como imagens, música, texto ou conteúdo de vídeo.
      • Normalmente, ele consiste em um gerador que cria novo conteúdo e um discriminador que faz a distinção entre dados gerados e reais.

Processo de treinamento

• • • • As redes adversárias generativas (GANs) empregam um processo de treinamento em duas etapas.
      • O gerador cria conteúdo com base em ruído aleatório ou em uma entrada inicial.
      • O discriminador avalia o conteúdo gerado e fornece feedback para melhorar a saída do gerador.
      • O processo é repetido até que o gerador produza conteúdo realista e de alta qualidade.

Requisitos de dados

• • • • Os modelos de IA generativa exigem conjuntos de dados de treinamento substanciais e diversificados para aprender.
      • A qualidade e a diversidade dos dados de treinamento afetam significativamente a qualidade do conteúdo gerado.
      • Os desenvolvedores devem garantir que o conjunto de dados de treinamento seja representativo do conteúdo desejado.

Seleção de arquitetura

• • • • Várias arquiteturas e técnicas estão disponíveis para IA generativa, como redes adversárias generativas convolucionais profundas (DCGANs), autoencodificadores variacionais (VAEs) e modelos de transformadores.
      • Cada arquitetura tem pontos fortes e fracos, dependendo do aplicativo e do tipo de dados.

Métricas de avaliação

• • • • Avaliar a qualidade do conteúdo gerado pode ser um desafio.
      • As métricas tradicionais, como precisão ou perda, podem não ser adequadas.
      • Métricas como o Distância de início de Fréchet (FID) ou escore inicial (IS) são comumente usados para avaliar tarefas de geração de imagens.

Além disso, os desenvolvedores devem estar cientes das considerações éticas, dos requisitos computacionais, da aprendizagem por transferência e dos modelos pré-treinados, dos aplicativos específicos do domínio e da importância da aprendizagem e da pesquisa contínuas em IA generativa. Os desenvolvedores podem utilizar a IA generativa de forma eficaz para criar aplicativos inovadores e valiosos ao compreender esses aspectos.

Aplicativos de IA generativa

Aqui estão alguns aplicativos para IA generativa nos domínios da saúde, finanças e comércio, criação de conteúdo e processamento de linguagem natural (NLP):

Assistência médica

• • Geração de imagens médicas: Os modelos generativos podem gerar imagens médicas sintéticas, como raios X, tomografias computadorizadas ou ressonâncias magnéticas, para aumentar os dados de treinamento e auxiliar nas tarefas de diagnóstico.
  • Descoberta de medicamentos: Os modelos generativos podem ajudar a gerar novas moléculas com as propriedades desejadas, ajudando a desenvolver novos medicamentos e acelerando o processo de descoberta de medicamentos.
  • Geração de dados do paciente: Os modelos generativos podem gerar dados sintéticos de pacientes para preservar a privacidade e, ao mesmo tempo, fornecer conjuntos de dados realistas para a pesquisa, o treinamento e o teste de algoritmos de saúde.

Finanças e comércio

• • Simulação de mercado financeiro: Os modelos generativos podem simular as condições do mercado financeiro, gerando dados sintéticos para backtesting de estratégias de negociação e análise de risco.
  • Detecção de fraudes: Os modelos generativos podem gerar dados sintéticos de transações fraudulentas, permitindo o desenvolvimento e o teste de sistemas robustos de detecção de fraudes.
  • Otimização de portfólio: Os modelos generativos podem gerar cenários de mercado sintéticos para otimizar carteiras de investimento e avaliar a exposição ao risco.

Criação de conteúdo

• • Arte e design: Os modelos generativos podem criar obras de arte, desenhos e padrões exclusivos e esteticamente agradáveis, auxiliando artistas e designers no processo criativo.
  • Criação de personagem virtual: Os modelos generativos podem gerar personagens virtuais com diversas aparências, personalidades e comportamentos para videogames, experiências de realidade virtual e animações.
  • Composição musical: Os modelos generativos podem compor peças musicais originais em vários gêneros, estilos e humores, proporcionando aos compositores e músicos novas fontes de inspiração.

Processamento de linguagem natural (NLP)

• • Geração de texto: Os modelos generativos podem gerar texto semelhante ao humano, incluindo histórias, artigos e descrições de produtos, auxiliando na criação de conteúdo e na geração automática de texto.
  • Chatbots e assistentes virtuais: Os modelos generativos podem alimentar agentes de conversação, permitindo que chatbots e assistentes virtuais se envolvam em diálogos naturais e coerentes com os usuários.
  • Tradução de idiomas: Os modelos generativos podem traduzir textos entre diferentes idiomas, melhorando a precisão e a fluência dos sistemas de tradução automática.

Esses casos de uso demonstram a versatilidade da IA generativa em diferentes setores e destacam seu potencial para revolucionar a saúde, as finanças, a criação de conteúdo e a PNL, fornecendo soluções inovadoras e promovendo avanços nesses domínios.

Benefícios da IA generativa

A IA generativa oferece vários benefícios que a tornam uma ferramenta valiosa. Aqui estão algumas das principais vantagens:

Produção automatizada de conteúdo: A IA geradora possibilita a produção automatizada de conteúdo, permitindo que as empresas gerem grandes volumes de conteúdo criativo e personalizado com o mínimo de intervenção humana. Isso simplifica os processos de criação de conteúdo, reduzindo custos e aumento da produtividade.

Melhoria da experiência do cliente: As empresas podem oferecer experiências personalizadas e sob medida aos clientes aproveitando a IA generativa. Os modelos generativos podem criar recomendações personalizadas, sugestões de produtos e interfaces de usuário, aumentando a satisfação e o envolvimento do cliente.

Eficiência de custo e tempo: A IA generativa pode reduzir significativamente os custos e o tempo em várias tarefas. Com a geração automatizada de conteúdo, as empresas podem criar materiais de marketing, descrições de produtos e designs mais rapidamente e por uma fração do custo da criação manual. Isso elimina a necessidade de muitos recursos humanos e acelera os ciclos de produção.

Automação de tarefas: A IA generativa permite a automação de tarefas repetitivas e demoradas. A entrada de dados, a edição de imagens e vídeos e a geração de relatórios podem ser automatizadas usando modelos generativos, liberando os recursos humanos para se concentrarem em atividades mais complexas e estratégicas.

Análise de dados: A IA generativa pode revelar insights valiosos de grandes conjuntos de dados. Ao analisar padrões e gerar dados sintéticos, as empresas podem entender melhor o comportamento do cliente, as tendências do mercado e as oportunidades em potencial. Isso as ajuda a tomar decisões informadas e a desenvolver estratégias eficazes.

Personalização: A IA generativa permite que as empresas ofereçam experiências personalizadas em escala. Ao compreender as preferências do usuário e gerar recomendações, anúncios ou variações de produtos personalizados, as empresas podem melhorar a satisfação do cliente, aumentar o engajamento e impulsionar as conversões.

Personalização: A IA generativa permite a personalização de produtos e serviços para atender às necessidades individuais dos clientes. As empresas podem usar modelos generativos para criar designs, configurações ou interfaces de usuário personalizados, permitindo que os clientes tenham experiências únicas e personalizadas.

Em geral, a IA generativa oferece oportunidades de automação, eficiência, personalização e customização, levando a melhores experiências do cliente, economia de custos e melhores resultados comerciais.

Desafios da IA generativa

Embora a IA generativa ofereça muitas vantagens, ela também traz desafios que os desenvolvedores e pesquisadores devem enfrentar. Aqui estão alguns deles:

1. 1. Qualidade e controle: A geração consistente de conteúdo de alta qualidade é um desafio, pois os modelos generativos podem produzir resultados irrealistas ou incoerentes. 
   2. Limitações do conjunto de dados: A IA generativa depende muito da qualidade e da diversidade dos dados de treinamento. Conjuntos de dados limitados ou tendenciosos podem fazer com que os modelos produzam resultados tendenciosos ou imprecisos. 
   3. Complexidade do treinamento: O treinamento de modelos generativos é computacionalmente caro, exigindo hardware potente, como GPUs ou TPUs. Também pode ser demorado, especialmente para tarefas complexas ou conjuntos de dados em grande escala.
   4. Avaliação e métricas: Avaliar a qualidade e o desempenho dos modelos generativos é um desafio. As métricas de avaliação tradicionais usadas para modelos discriminativos podem não ser adequadas. O desenvolvimento de métricas de avaliação e benchmarks apropriados para modelos generativos é uma área de pesquisa em andamento.
   5. Considerações éticas: A IA generativa levanta preocupações éticas, especialmente com relação à criação de deepfakes, notícias falsas ou conteúdo malicioso. Práticas de desenvolvimento responsável, transparência e regulamentações são necessárias para garantir o uso ético da tecnologia de IA generativa.

Para enfrentar esses desafios, são necessárias pesquisas contínuas, colaboração e o desenvolvimento de práticas recomendadas e diretrizes para garantir o uso responsável e ético da tecnologia de IA generativa.

Pilhas de tecnologia de IA generativa

O desenvolvimento de IA generativa geralmente envolve uma combinação de estruturas, bibliotecas e ferramentas. Aqui está uma pilha de tecnologia comum usada em IA generativa:

1. 1. Estruturas de aprendizagem profunda: TensorFlow, PyTorch e Keras são estruturas populares para criar e treinar modelos de IA generativos. Elas fornecem APIs de alto nível, diversas arquiteturas de modelos e algoritmos de otimização.
   2. Arquiteturas de modelos generativos: Autoencodificadores variacionais (VAEs), redes adversárias generativas (GANs) e transformadores são exemplos de arquiteturas de modelos generativos. A compreensão dessas estruturas é essencial para uma implementação bem-sucedida.
   3. Modelos pré-treinados: Começar com modelos pré-treinados, como GPT-3 ou StyleGAN2, pode economizar tempo e recursos. Esses modelos podem ser ajustados ou usados para aprendizagem por transferência, servindo como base para projetos de IA generativa.
   4. Processamento e ampliação de dados: O pré-processamento adequado dos dados usando bibliotecas como NumPy e Pandas é fundamental. Técnicas de aumento de dados, como rotação ou adição de ruído, aumentam a diversidade dos dados de treinamento.
   5. Aceleração de GPU: O treinamento de modelos generativos de IA geralmente requer uma grande capacidade computacional. As GPUs, suportadas por bibliotecas como CUDA e cuDNN, aceleram os processos de treinamento e inferência.

Essa pilha de tecnologia fornece uma base para o desenvolvimento de aplicativos de IA generativa, mas as ferramentas e bibliotecas específicas usadas podem variar de acordo com os requisitos do projeto e as preferências da equipe de desenvolvimento.

Como criar uma solução de IA generativa 

A criação de uma solução de IA generativa envolve várias etapas. Aqui está uma visão geral de alto nível do processo:

1. 1. Definir o problema: Defina claramente o problema que você deseja resolver com a IA generativa, incluindo o tipo de conteúdo, as características desejadas e a finalidade do conteúdo gerado.
   2. Reunir e preparar dados: Colete ou crie um conjunto de dados diversificado e equilibrado que represente o conteúdo que você deseja gerar. Pré-processe os dados e transforme-os em um formato adequado para treinamento.
   3. Escolha uma arquitetura de modelo generativo: Selecione uma arquitetura de modelo generativo apropriada, como VAEs, GANs ou transformadores, com base em seu problema e nas características dos dados.
   4. Implementar o modelo generativo: Use uma estrutura de aprendizagem profunda para implementar a arquitetura do modelo generativo escolhido. Personalize-a para atender aos seus requisitos.
   5. Treinar o modelo: Treine o modelo generativo usando o conjunto de dados preparado. Otimize os hiperparâmetros e faça experimentos com técnicas de regularização.
   6. Avaliação e ajuste fino: Avalie o desempenho do modelo usando métricas apropriadas. Faça o ajuste fino do modelo, se necessário, para melhorar a qualidade do resultado.
   7. Implementar e integrar: Implante o modelo generativo em um ambiente de produção e integre-o a outros componentes da sua solução.
   8. Aprimoramento e iteração contínuos: Monitore e avalie o desempenho do modelo, colete o feedback do usuário e repita a solução para abordar as limitações e aumentar a criatividade.
   9. Abordar considerações éticas: Mitigar preconceitos, garantir a imparcialidade e implementar salvaguardas para evitar o uso indevido da tecnologia.
   10. Manutenção e atualização: Manter e atualizar regularmente a solução de IA generativa, mantendo-se informado sobre as pesquisas e os avanços mais recentes no campo.

A criação de uma solução de IA generativa requer conhecimento especializado em aprendizagem profunda, processamento de dados e engenharia de software. É fundamental manter-se informado e aproveitar os recursos existentes para acelerar o desenvolvimento.

Práticas recomendadas de desenvolvimento de IA generativa

Ao desenvolver soluções de IA generativa, é importante seguir as práticas recomendadas para garantir um desenvolvimento eficiente e eficaz. Aqui estão algumas das principais práticas recomendadas:

1. 1. Definir claramente os objetivos: Defina claramente os objetivos e os requisitos da sua solução de IA generativa para orientar o processo de desenvolvimento e alinhar-se às suas metas.
   2. Comece com pouco e faça iterações: Comece com modelos mais simples e aumente gradualmente a complexidade, refinando-os e melhorando-os iterativamente com base em métricas de avaliação e feedback do usuário.
   3. Curadoria e pré-processamento de dados: Invista tempo na seleção de conjuntos de dados de treinamento diversificados e de alta qualidade. Limpe e pré-processe os dados para remover ruídos, outliers e vieses, e considere técnicas de aumento de dados para aumentar a variabilidade.
   4. Aproveitamento de modelos pré-treinados: Utilize modelos pré-treinados para economizar tempo e recursos. Faça o ajuste fino deles em seu conjunto de dados ou tarefa específica para melhorar o desempenho e adaptá-los às suas necessidades.
   5. Experimente arquiteturas e hiperparâmetros: Explore diferentes arquiteturas de modelos, camadas, ativações e mecanismos de atenção para encontrar os mais adequados à sua tarefa. Realize o ajuste sistemático de hiperparâmetros para otimizar o desempenho do modelo.

Ao seguir essas práticas recomendadas, você pode aumentar a eficiência, a confiabilidade e a eficácia do seu processo de desenvolvimento de IA generativa.

O futuro do desenvolvimento de IA generativa

O futuro da IA generativa tem grande potencial para avanços e inovações. As principais tendências incluem o aprimoramento da qualidade do modelo, oferecendo aos usuários mais controle e opções de personalização, explorando a geração multimodal, desenvolvendo o aprendizado de poucos disparos e de um disparo, incorporando o aprendizado contínuo, concentrando-se na ética e na responsabilidade, adotando abordagens federadas e descentralizadas, expandindo para diversos domínios, promovendo a colaboração entre humanos e IA e fomentando iniciativas de código aberto e a colaboração da comunidade. Essas tendências impulsionarão o progresso e ampliarão as aplicações da IA generativa.

Para saber mais sobre inteligência artificial (IA), confira estes recursos:

• • GenAI: uma nova ferramenta na caixa de ferramentas do desenvolvedor
  • Como a IA generativa funciona com o Couchbase
  • Os desenvolvedores podem reduzir o TCO do software com IA? 
  • Explicação dos modelos de idiomas grandes
  • Desbloqueando a pesquisa de próximo nível: O poder dos bancos de dados vetoriais
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