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O que é geração de texto?

A geração de texto é um processo em que a IA produz um texto que se assemelha à comunicação humana natural.
abr. de 2024  · 4 min leer

A geração de texto é um processo em que um sistema de IA produz conteúdo escrito, imitando padrões e estilos de linguagem humana. O processo envolve a geração de textos coerentes e significativos que se assemelham à comunicação humana natural. A geração de texto ganhou importância significativa em vários campos, incluindo processamento de linguagem natural, criação de conteúdo, atendimento ao cliente e assistência à codificação.

Explicação da geração de texto

A geração de texto funciona utilizando algoritmos e modelos de linguagem para processar os dados de entrada e gerar o texto de saída. Ele envolve o treinamento de modelos de IA em grandes conjuntos de dados de texto para aprender padrões, gramática e informações contextuais. Em seguida, esses modelos usam esse conhecimento aprendido para gerar um novo texto com base em determinados prompts ou condições.

No centro da geração de texto estão os modelos de linguagem, como o GPT (Generative Pre-trained Transformer) e o PaLM do Google, que foram treinados em grandes quantidades de dados de texto da Internet. Esses modelos empregam técnicas de aprendizagem profunda, especificamente redes neurais, para entender a estrutura das frases e gerar textos coerentes e contextualmente relevantes.

Durante o processo de geração de texto, o modelo de IA recebe uma entrada de semente, como uma frase ou uma palavra-chave, e usa seu conhecimento aprendido para prever as próximas palavras ou frases mais prováveis. O modelo continua a gerar texto, incorporando contexto e coerência, até que o comprimento ou a condição desejada seja atendida.

Exemplos de aplicativos de geração de texto do mundo real

A geração de texto encontra aplicação em vários cenários do mundo real, como, por exemplo:

  • Criação de conteúdo. Os sistemas alimentados por IA podem gerar artigos, postagens em blogs e descrições de produtos. Esses sistemas são treinados com grandes quantidades de dados e podem produzir conteúdo coerente em uma fração do tempo que um escritor humano levaria.
  • Chatbots e assistentes virtuais. Os chatbots e assistentes virtuais com tecnologia de IA usam a geração de texto para interagir com os usuários de forma conversacional. Eles podem entender as consultas dos usuários e fornecer respostas relevantes, oferecendo assistência e informações personalizadas.
  • Tradução de idiomas. Os modelos de geração de texto podem ser utilizados para aprimorar os serviços de tradução de idiomas. Ao analisar grandes volumes de textos traduzidos, os modelos de IA podem gerar traduções precisas em tempo real, aprimorando a comunicação em diferentes idiomas.
  • Resumo. A sumarização de texto oferece uma versão concisa das informações, identificando os pontos mais importantes, o que pode ajudar a gerar resumos de trabalhos de pesquisa, publicações em blogs, artigos de notícias, capítulos e livros.

Quais são os benefícios da geração de texto?

A geração de texto oferece várias vantagens:

  • Aumento da eficiência. A geração de texto com tecnologia de IA pode automatizar a criação de conteúdo, reduzindo o tempo e o esforço necessários para a redação manual. Isso pode aumentar a produtividade e permitir que os usuários gerem grandes volumes de conteúdo em escala.
  • Personalização aprimorada. Os modelos de geração de texto podem ser ajustados para gerar conteúdo personalizado com base nas preferências do usuário e nos dados históricos. Isso permite recomendações sob medida, mensagens de marketing personalizadas e respostas personalizadas nas interações de atendimento ao cliente.
  • Acessibilidade do idioma. A geração de texto permite serviços de tradução e síntese de fala, tornando as informações acessíveis a pessoas que podem ter dificuldades para ler ou entender textos escritos. Ele abre novas possibilidades para a comunicação inclusiva e melhora a acessibilidade.

Quais são as limitações da geração de texto?

A geração de texto também tem certas limitações:

  • Falta de compreensão do contexto: Os modelos de geração de texto geralmente têm dificuldades para compreender o contexto mais amplo e as nuances da linguagem. Eles geram texto com base em padrões nos dados de treinamento sem realmente entender o significado ou a intenção por trás das palavras. Isso pode levar a imprecisões, ambiguidade ou resultados sem sentido.
  • Excesso de confiança nos dados de treinamento: Os modelos de geração de texto dependem muito da qualidade e da diversidade dos dados de treinamento aos quais são expostos. Se os dados de treinamento forem limitados, tendenciosos ou não representarem toda a gama de variações linguísticas, o texto gerado poderá ser tendencioso, não ter diversidade ou apresentar outras deficiências.
  • Dificuldade em lidar com cenários raros ou não vistos: Os modelos de geração de texto podem ter dificuldades quando confrontados com cenários incomuns ou raros que não foram bem representados nos dados de treinamento. Eles podem produzir respostas incorretas ou sem sentido ao se depararem com informações desconhecidas ou fora de contexto.
  • Considerações éticas: A geração de textos levanta preocupações éticas, principalmente em relação à desinformação, propaganda ou geração de conteúdo prejudicial. Se não forem cuidadosamente monitorados e orientados, os modelos de geração de texto podem ser usados indevidamente para disseminar desinformação, ampliar preconceitos ou participar de atividades mal-intencionadas.

Modelos de geração de texto com melhor desempenho

A classificação dos modelos de geração de texto baseia-se na avaliação comparativa realizada pelo GPT4All e pelo lmsys.org.

  1. GPT-4. O sistema mais avançado da OpenAI (e do mundo), que gera respostas que são seguras e úteis.
  2. Claude. Um assistente de IA de última geração desenvolvido pela Anthropic, projetado para ser útil, honesto e inofensivo.
  3. ChatGPT. Esse modelo é muito parecido com o InstructGPT, mas é treinado para seguir instruções e fornecer respostas detalhadas.
  4. Nous-Hermes. Um modelo de linguagem de última geração que foi ajustado em mais de 300.000 instruções, desenvolvido pela Nous Research.
  5. Falcon LLM. Esse é um modelo de linguagem grande e fundamental com 40 bilhões de parâmetros treinados em um trilhão de tokens desenvolvido pela TII.
  6. PaLM 2. O modelo de linguagem grande de última geração que se baseia no legado do Google de pesquisa inovadora em aprendizado de máquina e IA responsável.
  7. LLaMA. Um modelo de linguagem grande de 65 bilhões de parâmetros, de código aberto, fundamental e de última geração, desenvolvido pela Meta AI.

Você também pode analisar as alternativas de código aberto ChatGPT e GPT-4 para criar seu modelo de geração de texto personalizado com recursos de computação limitados.

Usando a geração de texto para projetos de ciência de dados

As ferramentas de geração de texto estão se tornando incrivelmente úteis para os profissionais de tecnologia. Ferramentas como ChatGPT, GitHub Copilot e outras soluções baseadas em IA podem ajudar nas tarefas de rotina e liberar tempo para um trabalho mais agradável.

Achei o ChatGPT imensamente útil para pequenas coisas que, de outra forma, seriam entediantes, como sugerir títulos melhores para publicações de blog com base em temas-chave.

Se eu estiver preso em um pequeno problema de codificação, descreverei o contexto e, com frequência, ele poderá me indicar a direção certa. Com detalhes suficientes e solicitações de acompanhamento, o ChatGPT gerou até mesmo bases de código funcionais inteiras para o projeto de ciência de dados.

Se quiser saber como eu uso o ChatGPT para tornar meu trabalho de ciência de dados mais fácil e agradável, siga meu guia: Um guia passo a passo para usar o ChatGPT para ciência de dados. O guia o orienta em todas as etapas de um projeto de ciência de dados, mostrando como o ChatGPT pode ajudar em tarefas simples ou complexas em cada estágio.

Por fim, você precisa entender que essas ferramentas não substituem a inteligência humana; elas a aumentam muito bem. A IA geradora de texto ainda comete erros ocasionais e carece de bom senso, portanto, sempre verifico novamente antes de adicionar qualquer texto produzido por IA geradora a um projeto.

Quer saber mais sobre IA e aprendizado de máquina? Confira os seguintes recursos:

Perguntas frequentes

Como funciona a geração de texto?

A geração de texto com aprendizagem profunda envolve várias etapas:

Coleta e pré-processamento de dados: Os dados de texto são coletados, limpos e tokenizados em unidades menores para entradas de modelos; Treinamento de modelos: O modelo é treinado em sequências desses tokens, ajustando seus parâmetros para prever o próximo token em uma sequência com base nos anteriores; Geração: Após o treinamento, o modelo pode gerar um novo texto prevendo um token por vez com base na sequência de sementes fornecida e nos tokens gerados anteriormente; Estratégias de decodificação: Diferentes estratégias, como a decodificação gulosa, a busca por feixe ou a amostragem top-k/top-p, podem ser usadas para selecionar o próximo token; Ajuste fino: Os modelos pré-treinados geralmente são ajustados em tarefas ou domínios específicos para melhorar o desempenho.

Em quais dados os modelos de geração de texto são treinados?

Os modelos de geração de texto são treinados em diversas fontes, como livros, artigos de notícias, sites, trabalhos acadêmicos e diálogos/conversas.

Os modelos de geração de texto podem criar conteúdo totalmente original?

Os modelos de geração de texto são treinados em dados de texto existentes, portanto, geram novo conteúdo combinando e reorganizando padrões e frases existentes. Embora possam produzir combinações exclusivas, o texto gerado é, em última análise, baseado no que o modelo aprendeu com os dados de treinamento.

Os modelos de geração de texto podem entender e gerar conteúdo em vários idiomas?

Sim, os modelos de geração de texto podem ser treinados em conjuntos de dados multilíngues, permitindo que eles gerem texto em diferentes idiomas. No entanto, a qualidade e a precisão do texto gerado podem variar de acordo com o idioma e a quantidade de dados de treinamento disponíveis.

A geração de texto se limita ao texto escrito ou também pode gerar linguagem falada?

A geração de texto pode ser usada tanto para a linguagem escrita quanto para a falada. Além de gerar conteúdo escrito, os modelos de IA podem ser empregados para síntese de fala, convertendo texto em palavras faladas com som natural.

Como a geração de texto pode ser usada para combater preconceitos e promover a justiça?

O viés na geração de texto pode surgir de dados de treinamento tendenciosos ou da inclusão de padrões de linguagem tendenciosos. Para resolver isso, os desenvolvedores e pesquisadores precisam selecionar cuidadosamente os conjuntos de dados de treinamento, identificar e atenuar os vieses e implementar medidas de justiça durante o treinamento e a avaliação do modelo.

Quais são alguns dos avanços e desafios futuros na geração de texto?

Os avanços futuros podem envolver o desenvolvimento de modelos que compreendam melhor o contexto, gerem conteúdo mais diversificado e criativo e incorporem o feedback do usuário para melhorar a precisão. Os desafios incluem a garantia do uso ético e responsável da tecnologia de geração de texto, a abordagem de preconceitos e o aprimoramento da capacidade dos modelos de compreender nuances de linguagem e gerar conteúdo que se alinhe aos valores humanos.

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