Renée Rodrigues

Sumário > Modelos de Inteligência Artificial

Modelo Generativo

O modelo generativo é um tipo de modelo de aprendizado de máquina cujo objetivo principal é aprender a distribuição dos dados para poder gerar novos exemplos que sejam semelhantes aos dados de treinamento. Ao contrário dos modelos discriminativos, que aprendem a distinguir entre diferentes classes, os modelos generativos criam dados, como imagens, textos ou sons, que se assemelham ao conjunto de dados em que foram treinados.

Como Funcionam os Modelos Generativos?

Os modelos generativos aprendem a estimar a distribuição conjunta dos dados ( P(X) ) ou ( P(X, Y) ), onde:

A partir dessa estimativa, o modelo pode:

  1. Gerar novos exemplos: Criar novas amostras ( X ) que sejam consistentes com a distribuição aprendida.
  2. Prever probabilidade de dados observados: Estimar quão provável é que os dados observados ( X ) pertençam à distribuição aprendida.

Por exemplo, se o modelo for treinado em imagens de gatos, ele poderá gerar novas imagens de gatos que não existem no conjunto original, mas que seguem as mesmas características.

Tipos de Modelos Generativos

Existem várias arquiteturas usadas para construir modelos generativos. Abaixo estão os principais:

1. Modelos Variacionais de Autoencoders (Variational Autoencoders - VAEs):

2. Redes Geradoras Adversárias (Generative Adversarial Networks - GANs):

3. Transformers Generativos (ex.: GPT - Generative Pre-trained Transformer):

4. Difusion Models (Modelos de Difusão):

5. Modelos Baseados em Mistura de Gaussianas (Gaussian Mixture Models - GMM):

Exemplos de Aplicações de Modelos Generativos

  1. Geração de Imagens:
    • Criar novas imagens de pessoas, paisagens, objetos, ou até mesmo arte abstrata.
    • Exemplo: StyleGAN (GAN que gera rostos humanos realistas).
  2. Processamento de Linguagem Natural (PLN):
    • Geração de texto para chatbots, traduções, ou conteúdo automatizado.
    • Exemplo: GPT-3, usado para escrita criativa e respostas automatizadas.
  3. Aumento de Dados (Data Augmentation):
    • Criar dados sintéticos para complementar conjuntos de dados reais, especialmente em casos de escassez de dados.
    • Exemplo: Gerar imagens médicas para treinar modelos de diagnóstico.
  4. Deepfake:
    • Criar vídeos ou áudios sintéticos que imitam a aparência ou voz de pessoas reais.
    • Exemplo: Vídeos realistas onde rostos são trocados.
  5. Criação de Música e Áudio:
    • Gerar músicas, efeitos sonoros ou sintetizar vozes humanas.
    • Exemplo: WaveNet, usado pela Google para síntese de voz realista.
  6. Geração de Vídeo:
    • Criar clipes de vídeo a partir de descrições textuais ou expandir cenas existentes.
    • Exemplo: Pesquisas em vídeo por IA.

Vantagens dos Modelos Generativos

  1. Capacidade de Criar Dados Realistas:
    • Podem gerar dados que imitam perfeitamente as características do conjunto de dados original.
  2. Versatilidade:
    • São amplamente aplicáveis a diferentes domínios, como imagens, texto, áudio e vídeo.
  3. Auxílio no Treinamento de Modelos:
    • Dados sintéticos gerados podem ser usados para treinar modelos discriminativos em cenários de escassez de dados reais.
  4. Criatividade e Automação:
    • Usados em aplicações artísticas e criativas, como design, moda e jogos.

Desafios dos Modelos Generativos

  1. Treinamento Difícil:
    • Treinar modelos generativos, especialmente GANs, é complexo devido à competição entre gerador e discriminador, que pode levar a instabilidades.
  2. Alto Custo Computacional:
    • Modelos como GPT-3 e GANs exigem grandes quantidades de dados e recursos computacionais para treinamento.
  3. Risco de Abuso:
    • Tecnologias como deepfakes podem ser mal utilizadas para criar conteúdos enganosos ou prejudiciais.
  4. Avaliação da Qualidade:
    • Não há métricas universais para medir a qualidade dos dados gerados. Muitas vezes, a avaliação é subjetiva.

Conclusão

Os modelos generativos são ferramentas poderosas que permitem criar novos dados realistas e inovadores, transformando diversas indústrias. De geração de imagens a texto e áudio, essas tecnologias estão no centro dos avanços em IA. Apesar dos desafios técnicos e éticos, seu potencial continua a crescer, revolucionando áreas como criatividade, automação e simulação.

Renée Maksoud - outubro de 2024