Modelos de Linguagem Multimodal (LLMs)
Debate sobre as tecnologias emergentes do mundo atual
Modelos de Linguagem Multimodal (LLMs)
Esse texto é parte do texto anterior onde trago informações sobre as tecnologias emergentes no mundo atual, estou iniciando com esse item que se relacionada com as questões de Inteligência Artificial.
Os Modelos de Linguagem Multimodal (LLMs) são uma evolução poderosa dos modelos de linguagem tradicionais. Enquanto os LLMs convencionais processam e geram texto, os modelos multimodais são capazes de entender e interagir com múltiplos tipos de dados simultaneamente, como texto, imagens, áudio e vídeo. Essa capacidade de processar diversas modalidades de informação permite que eles compreendam o mundo de uma forma mais completa e contextual, “imitando” a maneira como os humanos percebem e interagem com a realidade.
A grande inovação desses modelos é a sua capacidade de integrar e correlacionar essas diferentes modalidades. Por exemplo, um LLM multimodal pode analisar uma imagem de um cachorro, ouvir um áudio de latido e ler a palavra "cachorro", unificando essas informações para construir uma “compreensão” mais robusta do conceito. Isso abre um leque de possibilidades para aplicações práticas, indo além da simples geração de texto.
Exemplos e Modelos para Utilização Prática
Abaixo estão alguns dos principais modelos e exemplos de como eles podem ser usados no dia a dia:
1. GPT-4o (OpenAI)
O GPT-4o (o "o" significa "omni-modal") é um dos exemplos mais proeminentes de um LLM multimodal. Ele não apenas entende o texto, mas também processa e gera áudio e imagens.
Identificação e Análise de Imagens: Você pode mostrar uma foto de um objeto, como uma planta, e pedir ao GPT-4o para identificá-la e dar dicas de como cuidar dela. Ele pode "ver" a planta, analisar a imagem e fornecer uma resposta detalhada em texto.
Assistente de Código Visual: Imagine que você está com um erro em seu código e tira uma foto da tela com a mensagem de erro. O GPT-4o pode analisar a imagem, identificar o problema e sugerir a correção. Mas não precisa ser um erro em seu código, pode ser uma mensagem de erro em alguma página web, ou imagem do celular, onde pode encontrar informações para fazer uma decisão de correção fazendo perguntas até achar a solução.
Tradução em Tempo Real: O modelo consegue ouvir uma conversa em um idioma, traduzir e responder em outro idioma instantaneamente, mantendo a entonação da voz. Isso é possível porque ele processa a voz (áudio), traduz o conteúdo (texto) e gera a resposta (áudio) de forma integrada. Essa é uma função que ainda não vejo funcionar de forma eficiente, mas acho que vai chegar, pode estar nas versões pagas, algo que não vou investir.
2. Gemini (Google DeepMind)
O Gemini foi projetado desde o início para ser multimodal. Ele foi treinado em uma vasta quantidade de dados de diferentes modalidades, permitindo que ele "pense" e “raciocine” sobre informações visuais e de áudio de forma nativa.
Interação com Vídeos: Você pode carregar um vídeo e pedir ao Gemini para resumir um trecho específico ou responder a perguntas sobre o conteúdo visual. Por exemplo, "No minuto 2:30 deste vídeo, o que o apresentador está fazendo?"
Resolução de Problemas em Tempo Real: Ao usar a câmera de um smartphone, o Gemini pode ajudar a resolver problemas do dia a dia. Por exemplo, você pode apontar a câmera para uma equação matemática e ele vai resolver o problema em tempo real. Mas essa demanda deve acontecer numa prova onde se busca avaliar seu conhecimento.
Criação de Conteúdo Multimodal: Um usuário pode dar uma instrução como "Crie uma imagem de um cachorro feliz, com um texto que descreva o que ele está sentindo". O modelo irá gerar tanto a imagem quanto o texto, garantindo a coesão entre os dois. Saber se o cachorro está bravo numa imagem é fácil, feliz parece difícil.
3. Fuyu-8B (Adept AI)
O Fuyu-8B é um modelo de código aberto focado em interação multimodal, especialmente projetado para tarefas que envolvem processamento de imagens e texto em conjunto.
Interpretação de Documentos e Gráficos: Ele é ideal para analisar documentos com elementos visuais complexos, como gráficos de barras, tabelas e diagramas. Você pode fazer perguntas como "Qual é o valor mais alto neste gráfico de pizza?" e ele irá processar a imagem e dar a resposta correta.
Análise de Layout de Telas: Útil para desenvolvedores, o Fuyu-8B pode analisar o layout de uma interface de usuário a partir de uma imagem e dar sugestões de melhoria ou identificar elementos específicos. Deve ser útil nas questões de acessibilidade para tornar uma página web mais acessível.
Conclusão
A ascensão dos LLMs multimodais representa um salto significativo na inteligência artificial, movendo-nos para além do texto e em direção a uma compreensão mais holística e contextual. Esses modelos estão transformando a maneira como interagimos com a tecnologia, tornando-a mais intuitiva e poderosa, ao permitir que ela entenda o mundo da mesma forma que nós: por meio de uma combinação de visões, sons e textos.
Mais adiante vou trazer novos textos para dar continuidade nesse trabalho.
Qual é o cachorro feliz e qual o bravo?