O que é um modelo de Inteligência Artificial

Olá pessoal, tudo bem com vocês?

Na postagem de hoje iremos descobrir o que é um modelo de inteligência artificial, suas limitações, seus limites, como é calculado o uso e como customizar para atender suas necessidades.

Tópicos:

O que é um modelo de Inteligência Artificial?
Limitações de um modelo de Inteligência Artificial
Tokens
Como é calculado o uso de um modelo de IA?
Como customizar o modelo de IA

O que é um modelo de Inteligência Artificial?

Um modelo de Inteligência Artificial é um sistema computacional treinado para realizar tarefas específicas, como reconhecimento de padrões, processamento de linguagem natural, ou geração de conteúdo, utilizando algoritmos de aprendizado de máquina.

Modelos de Inteligência Artificial são treinados com grandes volumes de dados disponíveis até uma determinada data.
Essa data é importante porque define o limite do conhecimento que o modelo possui sobre eventos, informações e desenvolvimentos.

Após essa data, o modelo não tem conhecimento de novos eventos ou mudanças.

Exemplos de Modelos e suas Datas de Treinamento:

GPT-3: Treinado com dados até outubro de 2020. Isso significa que qualquer evento ou informação após essa data não está incluído no conhecimento do modelo.
BERT: O modelo BERT da Google foi lançado em 2018 e treinado com dados disponíveis até aquele ano. Ele é amplamente utilizado para tarefas de processamento de linguagem natural.
DALL-E: A primeira versão do DALL-E foi treinada com dados até 2021. Ele é um modelo de geração de imagens a partir de descrições textuais.
ChatGPT-4: A versão mais recente do modelo GPT, treinada com dados até 2023, ampliando o conhecimento e capacidades em relação às versões anteriores.

Ok, mas tenho a necessidade de ter dados em tempo real. E agora?

Para que modelos de Inteligência Artificial possam acessar dados em tempo real, é necessário integrá-los com sistemas ou ferramentas que forneçam informações atualizadas.

Aqui estão algumas maneiras de fazer isso:
APIs de Dados: Utilize APIs que fornecem dados em tempo real, como APIs de clima, notícias, finanças, entre outras. Isso permite que o modelo acesse informações atualizadas sempre que necessário.

Exemplo: Uma API de clima pode fornecer dados meteorológicos atuais que o modelo pode usar para responder a perguntas sobre o tempo.

Agentes de IA: São programas que podem interagir com diferentes fontes de dados em tempo real. Eles podem ser configurados para buscar informações específicas e integrá-las nas respostas do modelo.

Exemplo: Um agente pode ser programado para verificar as últimas notícias de uma fonte confiável e fornecer um resumo ao usuário.

Na prática, quando um modelo de Inteligência Artificial precisa acessar dados atuais, ele pode fazer múltiplas requisições a diferentes fontes de dados para coletar as informações necessárias.

Requisições Múltiplas: O modelo pode fazer várias requisições a APIs ou outras fontes de dados para obter informações específicas. Por exemplo, pode consultar uma API de clima para obter a temperatura atual e outra para obter previsões futuras.
Agregação de Dados: Após coletar os dados de diferentes fontes, o modelo agrega essas informações para formar uma resposta coerente e completa. Isso pode envolver a combinação de dados de várias requisições.
Processamento Paralelo: Em muitos casos, as requisições podem ser feitas em paralelo para aumentar a eficiência. Isso significa que o modelo pode solicitar dados de várias fontes ao mesmo tempo e depois processar as respostas simultaneamente.
Atualização Contínua: Para manter as informações atualizadas, o modelo pode ser configurado para fazer essas requisições periodicamente ou sob demanda, sempre que uma nova consulta é feita.

Exemplo Prático:

Imagine um assistente virtual que fornece informações sobre o clima. Quando um usuário pergunta sobre o tempo, o assistente pode:

Fazer uma requisição a uma API de clima para obter a temperatura atual.
Consultar outra API para obter informações sobre a previsão do tempo para os próximos dias.
Combinar essas informações e apresentar uma resposta completa ao usuário.

Limitações de um modelo de Inteligência Artificial

Modelos de Inteligência Artificial (IA) são ferramentas poderosas, mas possuem várias limitações que é importante considerar. Aqui estão algumas das principais limitações:

Dependência de Dados de Treinamento

Qualidade dos Dados: A eficácia de um modelo de IA depende da qualidade dos dados com os quais foi treinado. Dados enviesados ou incompletos podem levar a resultados imprecisos ou tendenciosos.
Data de Corte: Modelos são treinados com dados até uma determinada data e não têm conhecimento de eventos ou informações que surgiram após essa data, a menos que sejam atualizados.

Capacidade de Generalização

Contexto Limitado: Modelos de IA podem ter dificuldade em entender o contexto completo de uma situação, especialmente se for complexo ou ambíguo.
Overfitting: Se um modelo é treinado excessivamente em um conjunto de dados específico, pode se tornar muito especializado e não funcionar bem em novos dados.

Limitações Técnicas

Limite de Tokens: Modelos têm um limite no número de tokens (unidades de texto) que podem processar em uma única interação, o que pode restringir a quantidade de informação que podem analisar de uma vez.
Capacidade Computacional: Modelos grandes requerem recursos computacionais significativos para treinamento e operação, o que pode ser um obstáculo para algumas aplicações.

Interpretação e Explicabilidade

Caixa Preta: Muitos modelos de IA, especialmente redes neurais profundas, são considerados “caixas pretas”, o que significa que é difícil entender como eles chegam a determinadas conclusões.
Falta de Transparência: A falta de explicabilidade pode ser um problema em áreas onde a justificativa para uma decisão é crucial, como em diagnósticos médicos ou decisões financeiras.

Interação Humana

Compreensão de Linguagem Natural: Embora modelos de IA tenham avançado significativamente, eles ainda podem ter dificuldades com nuances da linguagem natural, como sarcasmo, ironia ou contexto cultural.
Dependência de Intervenção Humana: Em muitos casos, a supervisão humana é necessária para garantir que as respostas do modelo sejam precisas e apropriadas.

Tokens

Os modelos de Inteligência Artificial processam texto em unidades chamadas “tokens”. Um token pode ser uma palavra inteira, parte de uma palavra ou até mesmo um caractere, dependendo do idioma e do contexto.
O limite de tokens refere-se ao número máximo de tokens que um modelo pode processar em uma única interação, incluindo tanto a entrada quanto a saída.

Exemplos de Limites de Tokens em Modelos:

GPT-3: Tem um limite de aproximadamente 4.096 tokens por interação. Isso inclui tanto os tokens da entrada (o texto que você fornece) quanto os tokens da saída (a resposta gerada pelo modelo).
GPT-4: Dependendo da configuração, pode ter limites maiores, como 8.192 ou até 32.768 tokens, permitindo interações mais longas e complexas.
BERT: Normalmente, o limite é de 512 tokens, o que é suficiente para muitas tarefas de processamento de linguagem natural, mas pode ser um obstáculo para textos mais longos.

Como é Feita a Contagem de Tokens:

A contagem de tokens é feita dividindo o texto em suas menores unidades significativas. Aqui está um exemplo simples de como isso funciona:

Texto: “Olá, como você está?”
Tokens: [“Olá”, “,”, “como”, “você”, “está”, “?”]

Neste exemplo, cada palavra e pontuação é considerada um token. Em inglês, palavras comuns como “the”, “is”, “in” também são contadas como tokens individuais.

Ferramentas para Contagem de Tokens:

OpenAI Tokenizer: Uma ferramenta online que permite inserir texto e ver como ele é dividido em tokens. Isso ajuda a entender quantos tokens uma determinada entrada ou saída irá consumir.

Importância do Limite de Tokens:

O limite de tokens é importante porque determina a quantidade de informação que pode ser processada de uma vez. Se o texto de entrada e a resposta esperada excederem o limite, o modelo pode truncar o texto, o que pode levar à perda de informações importantes.

Ao trabalhar com modelos de IA, é essencial planejar suas interações para que fiquem dentro dos limites de tokens, garantindo que o modelo possa processar e responder de forma eficaz.

Como é calculado o uso de um modelo de IA?

O uso de um modelo de Inteligência Artificial é geralmente calculado com base no número de tokens processados durante as interações.
Isso inclui tanto os tokens de entrada (o texto que você fornece ao modelo) quanto os tokens de saída (a resposta gerada pelo modelo).

Aqui está uma visão geral de como esse cálculo é feito:

Contagem de Tokens

Entrada e Saída: Cada interação com o modelo envolve um certo número de tokens de entrada e saída. O total de tokens processados é a soma desses dois valores.
Exemplo: Se você enviar uma pergunta que consome 50 tokens e o modelo gera uma resposta de 100 tokens, o uso total seria de 150 tokens.

Custo por Token

Modelo de Preço: Muitos provedores de serviços de IA, como a OpenAI, cobram com base no número de tokens processados. O custo pode variar dependendo do modelo utilizado e do provedor.
Exemplo: Se o custo for $0.0001 por token, e você processar 1.000 tokens, o custo seria $0.10.

Limites de Uso

Planos de Uso: Dependendo do serviço, pode haver limites mensais ou diários de tokens que você pode processar, ou diferentes níveis de serviço com base no volume de tokens.

Monitoramento e Relatórios

Ferramentas de Monitoramento: Muitos provedores oferecem ferramentas para monitorar o uso de tokens, permitindo que você acompanhe o consumo e gerencie custos.

Eficiência e Otimização

Otimização de Consultas: Para otimizar o uso, é importante estruturar suas consultas de forma eficiente, evitando informações desnecessárias e focando em perguntas diretas.
Resumo de Texto: Em casos de textos longos, técnicas de resumo podem ser usadas para reduzir o número de tokens de entrada, mantendo a essência da informação.

Ao entender como o uso de tokens é calculado, você pode gerenciar melhor os custos e a eficiência ao interagir com modelos de IA.

Como customizar o modelo de IA

Customizar um modelo de Inteligência Artificial envolve ajustar o modelo para melhor atender às suas necessidades específicas. Aqui estão algumas maneiras de fazer isso:

Ajuste Fino (Fine-Tuning)

Treinamento Adicional: O ajuste fino envolve treinar o modelo com um conjunto de dados específico que reflete o domínio ou a tarefa desejada. Isso ajuda o modelo a se especializar em um determinado tipo de conteúdo ou estilo.
Exemplo: Se você tem um modelo de linguagem treinado para responder a perguntas gerais, pode ajustá-lo com dados específicos de um setor, como medicina, para melhorar suas respostas nesse campo.

Uso de Agentes de IA

Integração com APIs: Agentes de IA podem ser programados para acessar APIs externas e obter informações em tempo real, como dados meteorológicos, notícias ou informações financeiras.
Exemplo: Um agente pode ser configurado para buscar dados de uma API de clima e integrar essas informações nas respostas do modelo.

Ferramentas de Orquestração como LangChain

Fluxos de Trabalho Personalizados: LangChain permite criar fluxos de trabalho que combinam diferentes modelos e fontes de dados, permitindo que você construa soluções complexas e personalizadas.
Exemplo: Usar LangChain para combinar um modelo de linguagem com uma API de tradução para criar um assistente multilíngue.

Prompt Engineering

Design de Prompts: Ajustar a forma como você formula as perguntas ou comandos para o modelo pode melhorar significativamente a qualidade das respostas. Isso envolve experimentar diferentes estilos e estruturas de prompts.
Exemplo: Reformular uma pergunta para ser mais direta ou fornecer contexto adicional pode ajudar o modelo a gerar respostas mais precisas.

Incorporação de Feedback

Aprendizado Contínuo: Implementar sistemas de feedback onde os usuários podem corrigir ou avaliar as respostas do modelo, ajudando a melhorar sua precisão ao longo do tempo.
Exemplo: Coletar feedback dos usuários sobre a qualidade das respostas e usar essas informações para ajustar o modelo ou os prompts.

Customização de Interface

Interfaces Personalizadas: Criar interfaces de usuário que melhor atendam às necessidades dos usuários finais, facilitando a interação com o modelo.
Exemplo: Desenvolver um chatbot com uma interface amigável que guia os usuários na formulação de perguntas.

Essas estratégias permitem que você adapte um modelo de IA para melhor atender às suas necessidades específicas, aumentando sua eficácia e relevância em diferentes contextos.