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Fundamentos da IA Generativa: uma explicação das bases da IA generativa e seu funcionamento

A Inteligência Artificial Generativa (IA Generativa) é uma classe de algoritmos que se destaca por sua capacidade de criar, simular e gerar dados de forma autônoma, imitando padrões e características observadas em conjuntos de dados de treinamento. O funcionamento da IA Generativa repousa em duas técnicas principais: Redes Neurais Generativas Adversariais (GANs) e Modelos de Linguagem Generativos.

As GANs consistem em dois componentes, um gerador e um discriminador, que operam em um cenário de adversidade. O gerador gera dados sintéticos, enquanto o discriminador tenta distinguir entre dados reais e sintéticos. Ao longo do treinamento, esses componentes competem e se aprimoram, levando ao desenvolvimento de dados sintéticos cada vez mais realistas. Por outro lado, os Modelos de Linguagem Generativos, como o GPT (Transformer Generative Pre-trained Transformer), aproveitam arquiteturas de redes neurais profundas para prever sequências de texto, permitindo a geração de texto coerente e contextualmente relevante. Esses modelos são treinados em grandes volumes de texto e aprendem a capturar nuances linguísticas e contextos, possibilitando a geração de texto humano-como. Em conjunto, essas abordagens estabelecem as bases da IA Generativa, abrindo caminho para aplicações diversas, desde a criação de arte digital até a geração de texto automatizada de alta qualidade.