Na coluna de hoje, quero explorar fundamentos técnicos que possibilitam a criação de modelos generativos, bem como os desafios e avanços recentes que moldam este domínio do conhecimento, a Inteligência Artificial.
Nos últimos 2 anos nosso dia a dia foi transformado! A Inteligência Artificial (IA) Generativa passou a figurar entre nós e atualmente representa um dos campos mais promissores da IA moderna. As pessoas passaram a ter acesso simplificado a essa incrível tecnologia, alguns por chat e outros a partir de comunidades de pesquisa e desenvolvimento, mas independente do meio, o mais interessante é poder acessar um nova forma de derivação de texto para geração de conhecimento por meio da linguagem, seja escrita ou falada!
E é com este contexto que proponho uma rápida reflexão, colocando luz a alguns fundamentos, avanços, tendências e desafios.
A IA Generativa baseia-se em modelos probabilísticos que reconhecem a distribuição de dados usados para treinamento dos algoritmos. As principais arquiteturas que viabilizam a IA Generativa incluem:
- Redes Generativas Adversariais (GANs): consistem em dois modelos neurais que competem entre si: um gerador e um discriminador. O gerador cria dados sintéticos na tentativa de enganar o discriminador, que por sua vez tenta distinguir entre dados reais e gerados.
- Autoencoders Variacionais (VAEs): são modelos generativos baseados em codificadores e decodificadores que aprendem a mapear dados. O modelo recebe uma entrada, o codificador comprime o espaço latente e o decodificador produz uma saída o mais semelhante possível.
- Transformers e Modelos de Linguagem de Grande Escala: são a base para modelos como o Claude, Gemini, GPT-4, Llama, Mistral entre outros, e utilizam arquiteturas Transformer, que se baseiam em mecanismos que mapeiam a modelagem de dependências a longo alcance de sequências de dados, vislumbrando o próximo termo (palavra) com base nos anteriores.
Conhecendo as técnicas empregadas na IA Generativa, podemos começar a listar, observar e adotar de premissas importantes para geração do resultado esperado, como a seguir:
- Entender os Dados: tem alto impacto nos resultados esperados, pois a eficácia dos modelos generativos depende da confiabilidade (observado o contexto), qualidade e diversidade dos dados de treinamento. Dados enviesados ou insuficientes proporcionarão modelos com desempenho limitado ou tendencioso.
- Treinamento Computacionalmente Intensivo: modelos generativos de grande escala requerem recursos computacionais significativos, representando um ponto relevante para pesquisa e desenvolvimento, considerando a abrangência e profundidade desejada no escopo.
- Interpretação e Explicabilidade: modelos generativos, ainda, são considerados caixas-pretas, por conta da dificuldade na compreensão de como chegam aos resultados alcançados, gerados pelo modelos.
Avanços recentes:
- Modelos Multimodais: com a integração de diferentes modalidades de dados (texto, imagem, áudio) em modelos unificados que permitem interações variadas.
- Aprendizado por Reforço em IA Generativa: que incorpora o aprendizado contínuo por reforço para orientar a derivação de texto para geração de conteúdo.
Algumas Aplicações Avançadas da IA Generativa:
- Síntese de Voz e Deepfakes Vocais: para geração de voz sintética com a replicação de vozes humanas com alto grau de fidelidade.
- Geração de Código e Programação Assistida: com modelos capazes de gerar código-fonte em várias linguagens de programação a partir de descrições em linguagem natural.
- Descoberta de Materiais e Simulações Científicas: para acelerar o entendimento de propriedades de materiais e acelerar pesquisas em física e química.
Desafios Emergentes e Áreas de Pesquisa Ativa:
- Escalabilidade de Modelos Ultra grandes:
- Lidar com o treinamento e implantação de modelos com trilhões de parâmetros.
Soluções Potenciais:
- Compressão de Modelos: Técnicas como quantização e poda para reduzir o tamanho sem sacrificar significativamente o desempenho.
- Arquitetura Modular: Dividir o modelo em componentes especializados que interagem entre si.
- Sustentabilidade e Impacto Ambiental:
- O alto consumo de energia associado ao treinamento de modelos grandes.
Iniciativas:
- Energia Renovável em Data Centers: Utilizar fontes de energia sustentáveis para alimentar infraestruturas de computação.
- Modelos Mais Eficientes: Pesquisa em algoritmos que oferecem melhor desempenho energético.
A IA Generativa está dando seus primeiros passos como inovação tecnológica emergente, está sendo impulsionada por avanços em aprendizado profundo, aumento exponencial de capacidade computacional e disponibilidade de grandes conjuntos de dados. Compreender seus fundamentos nos permite explorar seu potencial e enfrentar os desafios inerentes.