GenAI refere-se a modelos de inteligência artificial capazes de gerar conteúdo novo e criativo a partir de dados de entrada. Seu uso está revolucionando a maneira como processamos dados não estruturados, como imagens, áudios, textos, vídeos, etc. Trabalhar com modelos pré-treinados (i.e., que já foram treinados com grandes conjuntos de dados) e adaptá-los para necessidades específicas tem sido um divisor de águas.

Neste post, realizaremos a tarefa de detecção de linguagem tóxica em mídias sociais usando o modelo Gemma de IA generativa do Google com o framework LangChain. Vamos explorar como o texto de entrada afeta a saída do modelo e faremos alguma engenharia de prompts para direcioná-lo à tarefa necessária.

O TFUG - TensorFlow Users Group de São Paulo lançou uma nova competição no Kaggle onde o objetivo era desenvolver modelos para previsão de diagnóstico de síndromes respiratórias, que é um tema relacionado com um dos 17 tópicos de Desenvolvimento Sustentável das Nações Unidas - Boa saúde e bem-estar.

Você já deve ter ouvido falar sobre uma inteligência artificial que gera artes super-realistas a partir de textos e imagens. Hoje em dia já existem algumas opções como DALL·E 2 (da OpenAI/Google) e a Make-A-Scene (da Meta), e essas ferramentas são capazes de gerar versões e estilos diferentes de uma dada imagem ou ainda criar uma imagem com apenas uma breve descrição do resultado desejado. As imagens podem ser tão aleatórias quanto um “gato de óculos e uma coroa” (em homenagem ao dia dos gatos):

No final de Janeiro desde ano (2022) o TFUG - TensorFlow Users Group de São Paulo lançou uma competição no Kaggle para prever as notas do enem que tem relação com um dos 17 tópicos de Desenvolvimento Sustentável das Nações Unidas - Educação de Qualidade.