O que é um modelo generativo?

Um modelo generativo é um tipo de modelo de aprendizado de máquina que visa aprender os padrões subjacentes ou as distribuições de dados para gerar dados novos e semelhantes. Em essência, é como ensinar um computador a criar seus próprios dados com base no que ele já viu antes. A importância desse modelo está em sua capacidade de criar, que tem vastas implicações em vários campos, da arte à ciência.

Explicação dos modelos generativos

Os modelos generativos são uma pedra angular no mundo da inteligência artificial (IA). Sua principal função é entender e capturar os padrões ou distribuições subjacentes de um determinado conjunto de dados. Depois que esses padrões são aprendidos, o modelo pode gerar novos dados que compartilham características semelhantes às do conjunto de dados original.

Imagine que você está ensinando uma criança a desenhar animais. Depois de mostrar várias fotos de animais diferentes, a criança começa a entender as características gerais de cada animal. Com algum tempo, a criança pode desenhar um animal que nunca viu antes, combinando as características que aprendeu. Isso é análogo ao funcionamento de um modelo generativo: ele aprende com os dados aos quais é exposto e, em seguida, cria algo novo com base nesse conhecimento.

A distinção entre modelos generativos e discriminativos é fundamental no aprendizado de máquina:

Modelos generativos: Esses modelos se concentram em entender como os dados são gerados. Seu objetivo é aprender a distribuição dos próprios dados. Por exemplo, se estivermos vendo fotos de gatos e cachorros, um modelo generativo tentaria entender o que faz com que um gato se pareça com um gato e um cachorro se pareça com um cachorro. Assim, ele seria capaz de gerar novas imagens que se assemelhassem a cães ou gatos.

Modelos discriminativos: Esses modelos, por outro lado, concentram-se na distinção entre diferentes tipos de dados. Eles não necessariamente aprendem ou entendem como os dados são gerados; em vez disso, eles aprendem os limites que separam uma classe de dados de outra. Usando o mesmo exemplo de gatos e cachorros, um modelo discriminativo aprenderia a distinguir os dois, mas não seria necessariamente capaz de gerar uma nova imagem de um gato ou cachorro por conta própria.

No campo da IA, os modelos generativos desempenham um papel fundamental em tarefas que exigem a criação de novos conteúdos. Isso pode ser feito na forma de sintetizar rostos humanos realistas, compor músicas ou até mesmo gerar conteúdo textual. Sua capacidade de "sonhar" com novos dados os torna inestimáveis em cenários em que o conteúdo original é necessário ou em que o aumento dos conjuntos de dados existentes é benéfico.

Em essência, enquanto os modelos discriminativos são excelentes em tarefas de classificação, os modelos generativos se destacam por sua capacidade de criar. Essa capacidade criativa, combinada com seu profundo conhecimento das distribuições de dados, posiciona os modelos generativos como uma ferramenta poderosa no kit de ferramentas de IA.

Tipos de modelos generativos

Os modelos generativos vêm em várias formas, cada uma com sua abordagem exclusiva para entender e gerar dados. Aqui está uma lista mais abrangente de alguns dos tipos mais proeminentes:

• Redes Bayesianas. Esses são modelos gráficos que representam as relações probabilísticas entre um conjunto de variáveis. Eles são particularmente úteis em cenários em que a compreensão das relações causais é crucial. Por exemplo, no diagnóstico médico, uma rede bayesiana pode ajudar a determinar a probabilidade de uma doença com base em um conjunto de sintomas.
• Modelos de difusão. Esses modelos descrevem como as coisas se espalham ou evoluem ao longo do tempo. Eles são usados com frequência em cenários como a compreensão de como um boato se espalha em uma rede ou a previsão da propagação de um vírus em uma população.
• Redes Adversariais Generativas (GANs). Os GANs consistem em duas redes neurais, o gerador e o discriminador, que são treinados juntos. O gerador tenta produzir dados, enquanto o discriminador tenta distinguir entre dados reais e gerados. Com o tempo, o gerador se torna tão bom que o discriminador não consegue perceber a diferença. Os GANs são populares em tarefas de geração de imagens, como a criação de rostos humanos ou obras de arte realistas.
• Autoencodificadores variacionais (VAEs). Os VAEs são um tipo de codificador automático que produz uma representação compactada dos dados de entrada e, em seguida, decodifica-os para gerar novos dados. Eles são usados com frequência em tarefas como a redução de ruído de imagens ou a geração de novas imagens que compartilham características com os dados de entrada.
• Máquinas de Boltzmann restritas (RBMs). As RBMs são redes neurais com duas camadas que podem aprender uma distribuição de probabilidade sobre seu conjunto de entradas. Eles têm sido usados em sistemas de recomendação, como a sugestão de filmes em plataformas de streaming com base nas preferências do usuário.
• Redes Neurais Recorrentes de Pixel (PixelRNNs). Esses modelos geram imagens pixel a pixel, usando o contexto dos pixels anteriores para prever o próximo. Eles são particularmente úteis em tarefas em que a geração sequencial de dados é crucial, como desenhar uma imagem linha por linha.
• Cadeias de Markov. Esses são modelos que preveem estados futuros com base apenas no estado atual, sem considerar os estados anteriores a ele. Eles são usados com frequência na geração de texto, em que a próxima palavra em uma frase é prevista com base na palavra atual.
• Normalização de fluxos. Trata-se de uma série de transformações invertíveis aplicadas a distribuições de probabilidade simples para produzir distribuições mais complexas. Eles são úteis em tarefas em que a compreensão da transformação dos dados é crucial, como na modelagem financeira.

Casos de uso de modelos generativos no mundo real

Os modelos generativos penetraram no consumo convencional, revolucionando a maneira como interagimos com a tecnologia e experimentamos o conteúdo, por exemplo:

• Criação de arte. Artistas e músicos estão usando modelos generativos para criar novas obras de arte ou composições, com base nos estilos que alimentam o modelo. Por exemplo, o Midjourney é uma ferramenta muito popular usada para gerar trabalhos artísticos.
• Descoberta de medicamentos. Os cientistas podem usar modelos generativos para prever estruturas moleculares para novos medicamentos em potencial.
• Criação de conteúdo. Os proprietários de sites utilizam modelos generativos para acelerar o processo de criação de conteúdo. Por exemplo, o redator de conteúdo com IA da Hubspot ajuda os profissionais de marketing a gerar publicações em blogs, textos de páginas de destino e publicações em mídias sociais.
• Videogames. Os designers de jogos usam modelos generativos para criar ambientes ou personagens de jogos diversos e imprevisíveis.

Quais são os benefícios dos modelos generativos?

Os modelos generativos, com sua capacidade exclusiva de criar e inovar, oferecem uma infinidade de vantagens que vão além da mera geração de dados. Aqui está um mergulho mais profundo nos inúmeros benefícios que eles trazem para a mesa:

• Aumento de dados. Em domínios em que a obtenção de dados é escassa ou cara, os modelos generativos podem produzir dados adicionais para complementar o conjunto original. Por exemplo, na geração de imagens médicas, em que a obtenção de grandes conjuntos de dados pode ser um desafio, esses modelos podem gerar mais imagens para ajudar a melhorar o treinamento das ferramentas de diagnóstico.
• Detecção de anomalias. Ao obter uma compreensão profunda do que constitui dados "normais", os modelos generativos podem identificar com eficiência anomalias ou outliers. Isso é particularmente útil em setores como o financeiro, em que a detecção rápida de transações fraudulentas é fundamental.
• Flexibilidade. Os modelos generativos são versáteis e podem ser empregados em uma série de cenários de aprendizado, incluindo aprendizado não supervisionado, semissupervisionado e supervisionado. Essa adaptabilidade os torna adequados para uma ampla gama de tarefas.
• Personalização. Esses modelos podem ser adaptados para gerar conteúdo com base em preferências ou entradas específicas do usuário. Por exemplo, no setor de entretenimento, os modelos generativos podem criar listas de reprodução de música personalizadas ou recomendações de filmes, aprimorando a experiência do usuário.
• Inovação em design. Em áreas como arquitetura ou design de produtos, os modelos generativos podem propor novos designs ou estruturas, ampliando os limites da criatividade e da inovação.
• Eficiência de custo. Ao automatizar a criação de conteúdo ou soluções, os modelos generativos podem reduzir os custos associados à produção ou pesquisa manual, levando a processos mais eficientes em setores como manufatura ou entretenimento.

Quais são as limitações dos modelos generativos?

Embora os modelos generativos sejam inegavelmente poderosos e transformadores, eles não estão isentos de desafios. Aqui está uma exploração de algumas das restrições e desafios associados a esses modelos:

• Complexidade do treinamento. Os modelos generativos, especialmente os sofisticados como os GANs, exigem tempo e recursos computacionais significativos. Treiná-los exige hardware potente e pode exigir muitos recursos.
• Controle de qualidade. Embora possam produzir grandes quantidades de dados, garantir a qualidade e o realismo do conteúdo gerado pode ser um desafio. Por exemplo, um modelo pode gerar uma imagem que pareça realista à primeira vista, mas que apresente anomalias sutis após uma inspeção mais detalhada.
• Ajuste excessivo. Há o risco de que os modelos generativos se tornem muito sintonizados com os dados de treinamento, produzindo resultados que carecem de diversidade ou que estão muito ligados à entrada que viram.
• Falta de interpretabilidade. Muitos modelos generativos, especialmente os baseados em aprendizagem profunda, são frequentemente vistos como "caixas pretas". Isso significa que pode ser um desafio entender como eles tomam decisões ou por que produzem resultados específicos, o que pode ser uma preocupação em aplicações críticas como a área da saúde.
• Preocupações éticas. A capacidade dos modelos generativos de produzir conteúdo realista levanta questões éticas, especialmente na criação de falsificações profundas ou conteúdo falsificado. Garantir o uso responsável é fundamental para evitar o uso indevido ou enganoso.
• Dependência de dados. A qualidade do resultado gerado depende muito da qualidade dos dados de treinamento. Se os dados de treinamento forem tendenciosos ou não representativos, os resultados do modelo refletirão essas tendências.
• Colapso do modo. Especialmente nos GANs, há um fenômeno chamado colapso de modo, em que o gerador produz variedades limitadas de amostras, reduzindo a diversidade dos resultados gerados.

Como usar modelos generativos para ciência de dados

Modelos generativos como o GPT-4 estão transformando a forma como os cientistas de dados abordam seu trabalho. Esses grandes modelos de linguagem podem gerar texto e código semelhantes aos humanos, permitindo que os cientistas de dados sejam mais criativos e produtivos. Aqui estão algumas maneiras pelas quais a IA generativa pode ser aplicada na ciência de dados.

Exploração de dados

Os modelos generativos podem resumir e explicar conjuntos de dados e resultados complexos. Ao descrever gráficos, estatísticas e descobertas em linguagem natural, eles ajudam os cientistas de dados a explorar e entender os dados com mais rapidez. Os modelos também podem destacar percepções e padrões que os humanos podem não perceber.

Geração de código

Para tarefas comuns de ciência de dados, como limpeza de dados, engenharia de recursos e criação de modelos, os modelos generativos podem gerar códigos personalizados. Isso automatiza o trabalho de codificação repetitivo e permite que os cientistas de dados façam iterações mais rapidamente. Os modelos podem receber instruções de alto nível e transformá-las em código Python, R ou SQL funcional.

Elaboração de relatórios

Escrever relatórios e apresentações para explicar as análises consome muito tempo. Modelos generativos como o GPT-4 podem elaborar relatórios resumindo descobertas, visualizações e recomendações em narrativas coerentes. Os cientistas de dados podem fornecer marcadores e resultados, e a IA gerará um rascunho inicial. Ele também pode ajudá-lo a redigir relatórios analíticos de dados que incluam insights acionáveis necessários para que uma empresa melhore sua receita.

Geração de dados sintéticos

Os modelos generativos podem criar dados de treinamento sintéticos para modelos de aprendizado de máquina. Isso ajuda quando os dados reais são limitados ou desequilibrados. Os dados sintéticos correspondem aos padrões e às distribuições dos dados reais, permitindo que os modelos sejam treinados de forma eficaz.

Criação de projetos de ML de ponta a ponta

Os modelos generativos podem ajudar na criação de pipelines completos de aprendizado de máquina, desde o pré-processamento de dados até a implantação do modelo. Ao fornecer metas de projeto de alto nível, os cientistas de dados podem gerar código completo para várias tarefas de ML. Saiba como criar um projeto real de ciência de dados de ponta a ponta seguindo o tutorial Um guia para usar o ChatGPT para projetos de ciência de dados.

Como cientista de dados, considero o ChatGPT uma ferramenta de produtividade indispensável. Ele me ajuda a escrever rascunhos, corrigir a gramática, gerar código Python e criar imagens para meus blogs. Quando eu costumava ficar preso em problemas por dias, agora posso pedir ajuda ao ChatGPT, e ele geralmente fornece uma solução ideal em minutos.

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• Curso de introdução ao ChatGPT
• O que é aprendizado de máquina?
• Curso de conceitos de IA generativa
• 5 projetos que você pode criar com modelos de IA generativa