Como os modelos de IA funcionam

Vamos falar sobre como os modelos de IA funcionam.

Você pode pensá-los como endpoints de API muito inteligentes e de uso geral. Assim como você integraria a API da Stripe para processar pagamentos ou a da Twilio para enviar mensagens de texto, você pode chamar um modelo de IA para resolver uma variedade de tarefas.

A maior diferença é: não há garantia de obter os mesmos resultados todas as vezes.

Determinístico vs. probabilístico

Software tradicional é determinístico. Dado uma entrada, se você executar o programa novamente, obterá a mesma saída. Um desenvolvedor escreveu explicitamente o código para lidar com o caminho previsto.

Modelos de IA não são assim. Eles são probabilísticos. Isso significa que existem muitos caminhos diferentes que o modelo pode seguir com a mesma entrada.

A primeira parte do seu modelo mental de IA é nunca presumir que você terá garantido a mesma resposta todas as vezes.

Quando o modelo de IA decide por um caminho, como ele determina o que gerar? Nos bastidores, esses modelos preveem o próximo trecho de texto com base em duas coisas:

1. As informações nas quais o modelo foi “treinado”
2. O que você fornece ao modelo como entrada, chamado de “prompt”

Dado um prompt como "What is the meaning of life? Respond with a single word," o modelo prevê a próxima palavra a exibir. Isso tem duas implicações importantes:

1. Mesmo o mesmo modelo e prompt podem dar uma resposta diferente para a mesma pergunta
2. Modelos nem sempre seguem suas instruções, inclusive a restrição de responder com uma única palavra

Escolhendo um modelo

Como saber qual modelo usar?

Os modelos de IA variam em nível de inteligência, velocidade de resposta, custo e áreas de especialização. Alguns modelos são rápidos e baratos, mas não conseguem resolver problemas técnicos mais profundos que exigem mais raciocínio.

Outros modelos são mais lentos e caros, mas conseguem “pensar” e trabalhar em problemas por muito mais tempo quando você tem tarefas mais complexas.

O objetivo final é um modelo incrivelmente inteligente, extremamente rápido e muito acessível. Se esse modelo existe hoje depende do seu caso de uso.

Para desenvolver software, os modelos atuais são bastante capazes em uma variedade de tarefas de programação.

Novos modelos são lançados quase todo mês, e o estado da arte em IA é continuamente redefinido. Isso significa que você pode esperar ver modelos ainda mais inteligentes, com maior capacidade de resolver tarefas de programação, planejamento e outras atividades relacionadas ao desenvolvimento de software no futuro.

Modalidades

Você também pode interagir com modelos de diferentes maneiras, ou “modalidades”. Por exemplo: trocar texto com um chatbot, gerar imagens, conversar com uma IA virtual ou até criar vídeo a partir de prompts.

A qualidade dos modelos vem melhorando rapidamente, então é importante acompanhar os lançamentos mais recentes. Por exemplo, modelos de geração de vídeo não eram muito bons há poucos anos, mas hoje já são bastante realistas.

Para desenvolver software, usar diferentes modalidades pode ser algo como:

1. Usar texto para descrever o produto ou recurso que você quer criar, trabalhando com a IA para definir um plano
2. Usar imagens para compartilhar mockups ou designs da interface que você está construindo, ou fornecer feedback ao modelo de IA se o espaçamento ou as cores não estiverem adequados
3. Usar voz para transcrever o que você disser em uma entrada para o modelo de IA, poupando você de digitar instruções longas ou detalhadas

Antes de falarmos sobre como usar modelos de IA com eficácia, é útil entender suas limitações. Vamos nos aprofundar nisso na próxima lição.