Inteligência Artificial (IA) é um campo de estudo amplo, semelhante à física, que abrange vários subcampos como aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina é um subconjunto da IA, assim como a termodinâmica é um subcampo da física.

Dentro do aprendizado de máquina, existem divisões adicionais, como aprendizado supervisionado e não supervisionado. O aprendizado supervisionado usa dados rotulados para treinar modelos que podem fazer previsões em novos dados, enquanto o aprendizado não supervisionado identifica padrões em dados não rotulados.

Aprendizado profundo, um tipo de aprendizado de máquina, utiliza redes neurais artificiais inspiradas no cérebro humano. Os modelos de aprendizado profundo podem ser discriminativos, que classificam dados com base em rótulos, ou generativos, que podem criar novas amostras de dados com base em padrões nos dados de treinamento.

Os modelos de linguagem de grande porte (LLMs) são um tipo específico de modelo de aprendizado profundo que são pré-treinados em grandes quantidades de dados de texto e, em seguida, ajustados para tarefas específicas. Isso permite que eles se destaquem em aplicações relacionadas à linguagem, como geração de texto, resumo e resposta a perguntas.

Em resumo, a IA é um campo amplo, o aprendizado de máquina é um subcampo da IA, o aprendizado profundo é um tipo de aprendizado de máquina e os LLMs são um tipo específico de modelo de aprendizado profundo com capacidades únicas.

O aprendizado de máquina é um subcampo da inteligência artificial que envolve o treinamento de programas de computador para aprender com dados e fazer previsões ou decisões sem serem explicitamente programados. Os principais aspectos do aprendizado de máquina são:

• Dados de entrada: Os modelos de aprendizado de máquina são treinados em dados de entrada, que podem ser rotulados (aprendizado supervisionado) ou não rotulados (aprendizado não supervisionado).
• Treinamento: O modelo aprende padrões e relações nos dados de entrada por meio do processo de treinamento.
• Previsão: O modelo treinado pode então fazer previsões ou decisões em novos dados não vistos.

Existem dois principais tipos de modelos de aprendizado de máquina:

1. Aprendizado Supervisionado: Esses modelos são treinados em dados rotulados, onde os dados de entrada são pareados com a saída esperada. O modelo aprende a mapear a entrada para a saída e pode então fazer previsões em novos dados.

2. Aprendizado Não Supervisionado: Esses modelos são treinados em dados não rotulados, e o algoritmo descobre padrões e agrupamentos dentro dos dados por conta própria, sem rótulos predeterminados.

Os modelos de aprendizado de máquina podem ser ainda mais divididos em modelos discriminativos e generativos:

• Modelos Discriminativos: Esses modelos aprendem a relação entre os dados de entrada e os rótulos, e podem classificar novos pontos de dados nas categorias aprendidas.
• Modelos Generativos: Esses modelos aprendem os padrões e distribuições subjacentes nos dados de treinamento e podem gerar novas amostras semelhantes aos dados originais.

Em geral, o aprendizado de máquina é uma ferramenta poderosa para extrair insights e fazer previsões a partir de dados, sendo um componente fundamental dos sistemas modernos de inteligência artificial.

O aprendizado profundo é um tipo de aprendizado de máquina que usa redes neurais artificiais para aprender a partir de dados. Essas redes neurais são inspiradas na estrutura e função do cérebro humano, com camadas de nós interconectados que podem processar e aprender a partir de padrões complexos nos dados.

Os principais aspectos do aprendizado profundo são:

1. Redes Neurais Artificiais: Os modelos de aprendizado profundo são construídos usando redes neurais artificiais, que consistem em múltiplas camadas de nós e conexões que imitam a estrutura do cérebro humano.

2. Aprendizado Hierárquico: Os modelos de aprendizado profundo podem aprender representações hierárquicas dos dados, onde as camadas inferiores aprendem recursos simples e as camadas superiores aprendem recursos mais complexos e abstratos.

3. Aprendizado Não Supervisionado e Semi-Supervisionado: Os modelos de aprendizado profundo podem aprender a partir de dados rotulados e não rotulados, permitindo que extraiam padrões significativos de grandes conjuntos de dados não estruturados.

4. Modelos Discriminativos e Generativos: O aprendizado profundo pode ser usado para construir tanto modelos discriminativos, que classificam dados, quanto modelos generativos, que podem gerar novas amostras de dados.

5. Aplicações: O aprendizado profundo foi aplicado com sucesso a uma ampla gama de tarefas, incluindo reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala e análise preditiva.

O poder do aprendizado profundo reside em sua capacidade de aprender recursos automaticamente a partir dos dados, sem a necessidade de engenharia manual de recursos. Isso torna os modelos de aprendizado profundo altamente adaptáveis e capazes de resolver problemas complexos em uma ampla gama de domínios.

Os modelos de IA generativa são um subconjunto poderoso do aprendizado profundo que podem gerar novo conteúdo, como texto, imagens e até mesmo vídeos, com base nos padrões que aprendem dos dados de treinamento. Esses modelos são divididos em dois tipos principais: discriminativos e generativos.

Os modelos discriminativos aprendem a relação entre os dados de entrada e os rótulos, e podem apenas classificar os pontos de dados existentes. Em contraste, os modelos generativos aprendem os padrões subjacentes nos dados de treinamento e podem então gerar amostras completamente novas que são semelhantes aos dados originais.

Alguns tipos comuns de modelos de IA generativa incluem:

1. Modelos de Texto para Texto: Esses modelos, como o ChatGPT e o Google Bard, podem gerar texto semelhante ao humano com base em prompts de entrada.

2. Modelos de Texto para Imagem: Exemplos incluem DALL-E, Midjourney e Stable Diffusion, que podem criar imagens a partir de descrições de texto.

3. Modelos de Texto para Vídeo: Modelos como Cogito e Make-A-Video podem gerar imagens em movimento a partir de prompts de texto.

4. Modelos de Texto para 3D: Esses modelos, como o Shaper, podem criar ativos 3D e objetos de jogo a partir de entrada de texto.

5. Modelos de Texto para Tarefa: Esses modelos são treinados para executar tarefas específicas, como resumir e-mails ou responder a perguntas, com base em entrada de texto.

Os modelos de linguagem de grande porte (LLMs) são um subconjunto do aprendizado profundo que são pré-treinados em grandes quantidades de dados e, em seguida, ajustados para aplicações específicas. Isso permite que organizações menores aproveitem o poder desses modelos sem ter que desenvolvê-los do zero.

A distinção-chave entre a IA generativa e os LLMs é que os modelos generativos podem criar novo conteúdo, enquanto os LLMs são usados principalmente para tarefas como classificação, resposta a perguntas e geração de texto.

Os modelos de linguagem de grande porte (LLMs) são um subconjunto do aprendizado profundo, que é um tipo de aprendizado de máquina. Os LLMs são pré-treinados em uma enorme quantidade de dados, tipicamente texto, para resolver problemas comuns de linguagem, como classificação de texto, resposta a perguntas, resumo de documentos e geração de texto.

Depois desse pré-treinamento inicial, os LLMs podem ser ajustados em conjuntos de dados menores e específicos de um domínio para resolver problemas mais especializados. Por exemplo, um hospital poderia ajustar um LLM pré-treinado com seus próprios dados médicos para melhorar a precisão do diagnóstico a partir de raios-X e outros testes.

Essa abordagem é benéfica porque permite que instituições menores, como empresas de varejo, bancos e hospitais, aproveitem os poderosos recursos dos LLMs sem ter que desenvolver seus próprios modelos do zero, o que pode ser intensivo em recursos.

A distinção-chave entre os LLMs e a IA generativa é que os LLMs geralmente são pré-treinados para resolver tarefas comuns de linguagem, enquanto os modelos de IA generativa são treinados para gerar novo conteúdo original, como texto, imagens ou áudio.

Em resumo, os LLMs são uma ferramenta poderosa que pode ser ajustada para uma ampla gama de aplicações, tornando-os um ativo valioso para organizações que não têm recursos para desenvolver seus próprios modelos de linguagem.

Nesta visão geral concisa, cobrimos os conceitos e relações-chave no campo da inteligência artificial. Começamos com a definição ampla da IA como um campo de estudo e, em seguida, aprofundamos nos subcampos de aprendizado de máquina, aprendizado profundo e modelos de linguagem de grande porte.

Exploramos as diferenças entre o aprendizado supervisionado e não supervisionado, bem como o poder do aprendizado semi-supervisionado usando redes neurais profundas. Também discutimos a distinção entre modelos discriminativos e generativos, e como estes últimos podem criar novo conteúdo, como texto, imagens e vídeos.

Finalmente, destacamos a importância dos modelos de linguagem de grande porte (LLMs) e como eles são pré-treinados em vastos conjuntos de dados e, em seguida, ajustados para aplicações específicas, permitindo que organizações menores aproveitem as poderosas capacidades da IA.

Esta visão geral deve fornecer uma base sólida para entender os principais componentes da inteligência artificial e como eles se relacionam a aplicações práticas como o ChatGPT e o Google Bard. Lembre-se de que o curso completo de IA do Google está disponível gratuitamente, e você pode navegar facilmente de volta para seções específicas usando os timestamps dos vídeos.