O que é um modelo de IA
No uso de machine learning, um modelo de IA é uma estrutura computacional ajustada com exemplos para produzir resultados a partir de entradas. O treinamento determina parâmetros usados depois para classificar, estimar ou gerar conteúdo, conforme a tarefa aprendida.
Você encontra modelos em aplicações bem diferentes de um chat. Um classificador pode indicar a categoria de um atendimento, enquanto outro modelo transforma um áudio em texto ou produz uma imagem a partir de uma descrição.
O modelo participa de uma aplicação
A aplicação prepara a entrada e determina como utilizar a saída. Também é ela que controla o acesso aos registros, apresenta o resultado e executa as ações permitidas pelo sistema.
Um modelo de linguagem não recebe automaticamente acesso aos arquivos do projeto ou ao banco. Esses recursos precisam ser fornecidos pela aplicação, por conteúdo incluído na chamada ou por ferramentas conectadas ao fluxo.
Treinamento e uso têm funções diferentes
O treinamento ajusta o modelo a partir dos exemplos e objetivos definidos no processo. A inferência utiliza o modelo para processar uma entrada, normalmente mantendo os parâmetros aprendidos.
Enviar a documentação da versão instalada ou trocar uma instrução pode alterar a resposta sem treinar novamente. Se a sugestão continuar incompatível com a biblioteca do projeto, você pode testar outra configuração ou avaliar um modelo diferente.
Conferir o resultado na tarefa pretendida
Escolha exemplos que representem os casos encontrados no produto e defina o resultado aceitável antes de comparar respostas. Na classificação de atendimento, inclua mensagens ambíguas e categorias próximas, além dos casos que usam exatamente as palavras esperadas.
A avaliação deve considerar também o tratamento de falhas na chamada e de saídas que a aplicação não consegue utilizar. Uma resposta isolada adequada não demonstra que o conjunto de situações está atendido.
Revisar a integração quando o modelo muda
Uma substituição pode alterar o tempo de resposta, os formatos aceitos e a interpretação das mesmas entradas. Registre qual modelo foi usado na avaliação e repita os cenários relevantes antes de associar ao novo resultado as verificações do anterior.
Para examinar a integração de um modelo numa aplicação criada com IA, o Desenvolvimento Colaborativo da Dev Side Studio oferece orientação durante a execução no editor e no terminal. A sessão pode trabalhar a preparação da entrada e os testes que conferem o resultado utilizado pelo sistema.
Dúvidas frequentes
Perguntas frequentes sobre Modelo de IA
- Todo modelo de IA gera texto?
- Não. Modelos podem classificar entradas, estimar valores ou gerar diferentes tipos de conteúdo. A tarefa e os formatos aceitos dependem do modelo.
- Modelo e assistente são a mesma coisa?
- Não. Num assistente de código, o modelo interpreta mensagens e sugere alterações. A aplicação controla quais arquivos ele pode ler, quais comandos pode executar e quais permissões recebe.
- Receber uma resposta válida significa acertar a tarefa?
- Não. O resultado pode respeitar o formato e ainda representar uma classificação incorreta. Confira a estrutura da saída e sua adequação ao caso.
- Posso trocar o modelo sem revisar a aplicação?
- A troca precisa ser avaliada. Formatos, capacidades e comportamento podem mudar, mesmo quando o novo modelo usa uma interface de chamada semelhante.
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