IA generativa, LLM, prompt: o glossário básico para entender a inteligência artificial

[Música] [Aplausos] são agentes inteligentes que olham pros dados que estão e no seu ambiente e tomam decisões de acordo com determinados padrões em nosso eh benefício espera-se né a ideia Central sobre inteligência artificial é essa palavrinha chamado agentes a gente tem que lembrar que inteligência artificial tem que est sempre a nosso serviço ele é o nosso agente que deve fazer coisas que são definidas pelo que a gente quer alcançar esse ponto é [Música] fundamental são os grandes modelos de linguagem né que a gente tá vendo Florescer agora com o chat GPT e outros e que

são capazes né de usar a linguagem com uma capacidade extraordinária produzir frases traduzir e o que a gente quiser eh revisar o nosso trabalho é a ponta de lança dessa mudança mais recente que a gente tem da Ei nos últimos 18 meses são os [Música] llms são modelos de inteligência artificiais que foram pré treinados né Eh com bases muito grandes de dados exatamente por terem lido tanta coisa e assimilado tanta coisa esses modelos são capazes de produzir respostas muito coerentes eh com base em perguntas e inputs que são Dados né então você entra um prompt

e recebe respostas sofisticadas com relação àquele prompt eh vai além do texto I generativa né eu tô falando aqui a partir do texto mas a ia generativa ela se aplica também para imagens ela se aplica para áudio agora tem um monte de de Ai que faz música né então são sempre modelos que foram treinados com bases muito grandes de dados e que são capazes com algumas perguntas de eh resultados muito coerentes e por não úteis né não é sempre que são úteis mas a a taxa de utilidade tem sido maior do que a taxa de

inutilidade algoritmo são fórmulas matemáticas que governam determinados tipos de ação então e é uma expressão que você usa por exemplo para regular ou definir determinados parâmetros e ele obviamente usa os dados e d certas condições produz um resultado [Música] específico machine learning é um dos das disciplinas que compõem a inteligência artificial sempre que a gente falar Inteligência Artificial a gente tem que lembrar que essa palavra em si ela não significa muita coisa a o que a gente chama de inteligência artificial é feita de várias disciplinas diferentes uma delas é o chamado aprendizado de máquina mas

você tem vários outros você tem processamento de linguagem natural sistemas neuromórfico eh Deep learning cada um desses é uma disciplina autônoma que é todo um universo que somado compõe o que a gente usualmente chama de Inteligência Artificial Big Data é a constatação de que no mundo que a gente vive Hoje é mais barato você guardar os dados do que você descartar os dados né a gente tá acumulando volumes cada vez maiores né de dados cada ano que passa a a quantidade de dados disponível no mundo ela aumenta eh de uma forma muito significativa e obviamente

Se você pegar esses dados e tratá-los né e o o modelo mais recente fazer isso é usando eles para treinar ai você pode gerar um valor muito grande o dado desorganizado ele é uma confusão ele basicamente não não vale nada ele pode ser até um peso para as empresas e para as pessoas mas o dado organizado e tratado como é o caso por exemplo do dado usado para treinar ai ele pode gerar um valor muito impressionante bom Alucinação é o fato de que a eii pode muitas vezes acertar né e na maioria das vezes acerta

nas suas respostas mas ela também pode errar e errar com muita certeza né então e às vezes você faz uma pergunta pra e e ela te responde algo que parece totalmente coerente mas é completamente inventado Então a gente tem chamado do o essa resposta que a eii traz de Alucinação né que são informações que ela inventou que não existe que não corresponde à realidade mas com relação a determinado prompt ela trouxe uma informação errada então esse a gente convencionou chamar de Alucinação prompt é o conjunto de instruções que a gente dá para e obter um

determinado resultado da ai então e é uma habilidade de cada vez mais importante e e a gente vai precisar cada vez mais aprender a formular bons prompts para conseguir bons resultados da da ai token é a unidade de informação que a ai consegue sustentar então por exemplo quando você vai aplicar uma determinada informação para eii se ela consegue processar muitos tokens ela consegue processar informações maiores mais complexas então quanto maior o número de tokens maior é a quantidade de informação que você consegue processar de uma vez só com modelo pré treinado então obviamente o o

número de tokens começou pequenininho a partir de um determinado conjunto de Formação ai perdi a a coerência mas hoje você tem visto uma aceleração enorme da quantidade de informação que ai consegue processar então o número de tokens está crescendo e crescendo rápido [Música]