IA generativa, explicada
A solicitação informa ao sistema que tipo de resultado produzir. O resultado é novo, mas é moldado por padrões que o modelo aprendeu com seus dados de treinamento.
IA generativa é inteligência artificial que cria novo conteúdo, como texto, imagens, áudio, vídeo ou código de software, em resposta à solicitação de uma pessoa.
Ela cria em vez de apenas classificar
Alguns sistemas de IA classificam registros, detectam padrões ou preveem um resultado. A IA generativa produz material que você pode ler, visualizar, ouvir ou usar.
Uma equipe de negócios pode solicitar um rascunho de e-mail, um resumo de notas ou uma primeira versão de código de software. O modelo usa a solicitação e seus padrões aprendidos para formar a resposta.
A solicitação e a revisão são importantes
Uma solicitação clara dá ao modelo uma tarefa, contexto útil e um formato desejado. Isso ajuda a saída a se adequar ao uso pretendido, mas não garante que cada detalhe esteja correto.
Trate a primeira resposta como material a ser inspecionado. Verifique os fatos em relação à fonte, teste o código antes de confiar nele e mantenha uma pessoa responsável pela decisão final.
Termos de IA generativa
- Prompt
- A solicitação ou instruções dadas a um sistema de IA generativa.
- Foundation model
- Um modelo treinado de forma ampla o suficiente para suportar muitas aplicações diferentes.
- Output
- O texto, imagem, áudio, vídeo ou código que o sistema cria em resposta.
O que torna uma solicitação útil
Defina a tarefa
Diga ao sistema o que você precisa que o resultado ajude alguém a fazer.
Adicione o contexto
Inclua os fatos, público ou material de origem que devem moldar o resultado.
Verifique o resultado
Revise fatos e regras importantes antes de usar o material gerado.
Perguntas sobre IA generativa
Ela pode criar texto, imagens, áudio, vídeo e código de software. Os formatos disponíveis dependem do modelo e da aplicação.
Não. Um large language model é um tipo de foundation model focado em linguagem. A IA generativa também inclui modelos que criam imagens, áudio e vídeo.
Ela gera saída a partir de padrões aprendidos durante o treinamento. O resultado ainda precisa de revisão quanto à precisão, adequação e uso apropriado do material de origem.
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