Quando usar LLMs
No geral, recomendamos que você use modelos de linguagem grandes quando precisar gerar texto, imagens ou até mesmo código.
Existem três categorias diferentes de modelos de IA generativa:
- Os modelos de linguagem natural absorvem a linguagem natural e geram respostas.
- Os modelos de transformadores pré-treinados generativos (GPT) usam linguagem natural ou trechos de código e os traduzem em código.
- Os modelos de geração de imagem recebem prompts, uma imagem base ou ambas e criam uma nova imagem.
Processamento de texto
Modelos de linguagem grande podem executar várias tarefas de linguagem natural, incluindo:
| Tarefa | Pedido |
|---|---|
| Resumindo texto | "Resuma este texto em um breve resumo." |
| Classificação do texto | "Que género de livro é este?" |
| Geração de nomes ou frases | "Escreva um slogan para a minha empresa de flores." |
| Tradução | "Traduza o 'How are you' para francês." |
| Responder a perguntas | "O que faz o Azure OpenAI?" |
| Sugerir conteúdo | "Dá-me as cinco melhores canções de casamento." |
Trabalhar com código
Grandes modelos de linguagem são proficientes em mais de uma dúzia de linguagens de programação, como C#, JavaScript, Perl, PHP e Python. Usando LLMs para codificar, você pode resolver os seguintes desafios:
- Construir aplicativos: Você pode usar LLMs para gerar código como uma API da Web com base em prompts.
- Manter aplicativos: Se você trabalha em uma base de código existente, os LLMs podem ajudá-lo a atualizar ou manter o código existente.
- Melhorar aplicativos: você pode usar LLMs para melhorar o código para uma métrica específica, como maior segurança ou registro.
Por exemplo, dada a entrada "Write a for loop counting from 1 to 10 in Python", a seguinte resposta é fornecida:
for i in range(1,11):
print(i)
Processamento de imagens
Modelos de linguagem grande podem criar imagens realistas e artísticas, alterar o layout ou estilo de uma imagem e criar variações em uma imagem fornecida. Por exemplo:
Geração de imagem: LLMs podem gerar imagens originais usando texto de entrada do que você gostaria que a imagem fosse. Quanto mais detalhado você for, maior a probabilidade de que o modelo produza a imagem desejada.
Edição de uma imagem: os LLMs podem editar uma imagem usando o texto de entrada do que você gostaria que fosse alterado na imagem. Você pode alterar o estilo de uma imagem, adicionar ou remover itens ou gerar novo conteúdo para adicionar.
Variações de imagem: LLMs podem gerar variações de uma imagem usando a própria imagem e texto de entrada especificando quantas variações da imagem produzir. A imagem original permanece a mesma, mas a cor, a cena de fundo e onde os objetos estão localizados podem mudar em variações.