IA generativa e agentes

A IA generativa é um ramo da IA que permite que aplicações de software gerem novos conteúdos; muitas vezes diálogos em linguagem natural, mas também imagens, vídeo, código e outros formatos. A capacidade de gerar conteúdo baseia-se num modelo linguístico, que foi treinado com enormes volumes de dados - muitas vezes documentos da Internet ou outras fontes públicas de informação.

Os utilizadores interagem com modelos de linguagem de IA generativa através de prompts – declarações em linguagem natural de perguntas. O modelo de linguagem numa solução de IA generativa utiliza o prompt para iniciar a geração de uma resposta significativa.

Os modelos generativos de IA encapsulam relações semânticas entre elementos da linguagem (essa é uma maneira sofisticada de dizer que os modelos "sabem" como as palavras se relacionam entre si), e é isso que lhes permite gerar uma sequência significativa de texto.

Existem modelos de linguagem grande (LLMs) e modelos de linguagem pequena (SLMs) - a diferença é baseada no volume de dados e no número de variáveis no modelo. Os LLMs são poderosos e generalizam bem, mas podem ser mais caros de treinar e usar. Os SLMs tendem a funcionar bem em cenários mais focados em áreas temáticas específicas ou que requerem modelos pequenos facilmente implementados para aplicações locais e agentes em dispositivos.

Cenários de IA generativa

Os usos comuns da IA generativa incluem:

• Implementação de agentes de IA que auxiliam os utilizadores humanos, fornecendo informação ou automatizando tarefas.
• Criação de novos documentos ou outros conteúdos (muitas vezes como ponto de partida para o desenvolvimento iterativo)
• Tradução automática de texto entre línguas.
• Resumir ou explicar documentos complexos.