IA generativa: primeiros passos

1. IA generativa: introdução ao curso: Neste curso em vídeo, conheça a IA generativa e seus conceitos A IA generativa é um subconjunto do aprendizado profundo. Ele usa redes neurais de IA e pode processar dados rotulados e não rotulados usando métodos supervisionados, não supervisionados semisupervisionados Refere-se a uma classe de modelos e algoritmos de inteligência artificial projetados para criar novos conteúdos. Esses modelos podem gerar texto, imagens, músicas e outras formas de dados. Isso imita o conteúdo criado por humanos. Os aplicativos de IA generativa são desenvolvidos com base em grandes modelos de linguagem Esses grandes modelos de linguagem são modelos de aprendizado profundo. Com fóruns de bate-papo generativos do AVA, como CA GPT, Google Gemini, Microsoft Co Pilate Você pode criar facilmente imagens como logotipos, banners, etc Digitalize imagens e pesquise documentos PDF. Também escreva e-mails profissionais, blogs e artigos em segundos. Esses fóruns de bate-papo também podem ensinar programação. Escreva anúncios para você. Corrija a gramática, planeje sua vocação e seja seu assistente diário de IA As lições a seguir são abordadas neste curso Vamos começar com a primeira lição. 2. IA vs ML vs DS vs DL: Nesta lição, entenderemos a diferença entre inteligência artificial, ciência de dados, aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Também veremos como eles se relacionam entre si. Com isso, também entenderemos como o VA generativo está relacionado a esses termos. Vamos começar. Como eu disse, vou discutir isso primeiro. Por quê? Porque nosso A generativo também faz parte dessa IA A IA é um superconjunto, como você pode ver neste diagrama de vento É um superconjunto. Isso inclui seu aprendizado de máquina , aprendizado profundo e ciência de dados. Mas o ecossistema da ciência de dados também excede o AA. O que é IA A significa criar máquinas inteligentes para imitar o comportamento humano Ou podemos dizer que se refere à simulação da inteligência humana em máquinas que são basicamente programadas para pensar e aprender como humanos você deve ter visto AA em muitos domínios Atualmente, você deve ter visto AA em muitos domínios porque pode analisar facilmente grandes quantidades de dados, reconhecer padrões e tomar decisões É usado principalmente nas áreas de saúde, finanças , transporte e entretenimento . Nos dias de hoje. Depois vem o aprendizado de máquina, que é um subconjunto da inteligência artificial que é AA O aprendizado de máquina é um subconjunto do AA, como eu disse antes. E é usado para criar um modelo baseado em dados de treinamento para fazer previsões. Usando o aprendizado de máquina, você pode criar um modelo para fazer previsões, digamos, para prever o vencedor dessa copa do mundo Ele se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos estatísticos que permitem que um computador aprenda e faça previsões ou decisões com base em dados sem ser explicitamente programado para Suas técnicas incluem seu aprendizado supervisionado, não supervisionado, semisupervisionado e por reforço Também é usado em vários campos, como reconhecimento de imagem e fala PNL, ou seja, processamento de linguagem natural Previsão de diagnósticos médicos e outros. Agora vem sua ciência de dados. A ciência de dados é o subconjunto do AA, como eu disse acima. É uma área de estatística, métodos científicos, etc., para extrair significado e insights dos dados Então, vou dar um exemplo. Digamos que você acessou o Instagram e gostou de alguns vídeos de carros como MG, Kia, Honda, Tesla. O que vai acontecer? Você deu seus dados ao Instagram de que eu gosto desses vídeos. Essas bobinas do Instagram, canais do Instagram, contas do Instagram. Então, o que vai acontecer? Na próxima vez que você abrir o Instagram, o Instagram apresentará automaticamente essas bobinas, esse post, digamos, alguns descontos em carros Então, como essas coisas aconteceram? Todas essas coisas aconteceram devido aos sinais de dados , porque extraem significado e insights dos dados. Agora, digamos que uma montadora queira abordar algumas pessoas que amam carros. Sempre que adicionam uma postagem ou história patrocinada no Instagram, eles sabem que esse número de pessoas gosta de vídeos de carros, então a mesma coisa será apresentada O que a ciência de dados fez foi conectar o cliente à empresa. Dessa forma, ambas as partes foram beneficiadas, o cliente recebeu esse desconto e a empresa vendeu seu produto Então esse é o valor da ciência de dados. Dizemos que os dados são a nova lei porque dados não processados são inúteis Da mesma forma, um OL é inútil se não for processado adequadamente. Portanto, os dados são processados e insights significativos são gerados. Agora vem o aprendizado profundo, o aprendizado profundo, que você pode considerar como um subconjunto do aprendizado de máquina De acordo com o diagrama n, você pode ver. É uma classe de algoritmos de aprendizado de máquina para resolver problemas complexos. Ele se concentra no uso de redes neurais artificiais com várias camadas para modelar e entender padrões complexos nos dados. Os algoritmos de aprendizado profundo são inspirados na estrutura e função do cérebro humano, especificamente, sua rede interconectada de neurônios Por que estamos discutindo isso? Porque o VA generativo faz parte do aprendizado profundo. 3. Tipos de aprendizagem profunda: Nesta lição, entenderemos os tipos de aprendizado profundo. Isso também nos ajudará a entender como a generativa está relacionada ao aprendizado profundo Também veremos um exemplo. Vamos ver. Os tipos de aprendizado profundo incluem tanto o discriminativo quanto o generativo Anteriormente, todos nós discutimos sobre isso, digamos que classificar entre um cachorro ou um gato a partir de várias imagens de algumas imagens Ok. O aprendizado profundo discriminativo é usado para classificar ou prever Ele discrimina entre diferentes tipos de instâncias de dados Digamos que você tenha algumas imagens e queira classificá-las como cachorro ou gato, para que ele possa discriminá-las e predizer qual delas é a escolha de um cachorro ou Mas a IA generativa é um conceito completamente diferente. Ele gerará novos dados semelhantes aos dados nos quais foi treinado. Ele gera novas instâncias de dados. Isso significa que, nesse caso, ele gerará um novo gato Mage. Digamos que você faça o upload de sua escolha e ela gere sua IA de TA. Ou digamos que você adicionou um prompt de texto. Digamos que você queira saber sobre qualquer coisa relacionada ao críquete Então, você solicitará a solicitação e ela gerará novos dados ou conteúdos semelhantes aos dados originais nos quais foi treinada. Está bem? 4. O que é a IA generativa: Nesta lição, entenderemos o que é VA generativo? Também entenderemos seu processo a forma como ele gera novos conteúdos. Vamos ver. Agora, já que discutimos sobre o I generativo, eu disse que isso faz parte do aprendizado profundo Você pode ver. O VA generativo é um subconjunto do aprendizado profundo Ele usa redes neurais AA e pode processar dados rotulados e não rotulados Isso significa, como antes, os tipos de aprendizado de máquina, métodos supervisionados, não supervisionados e semisupervisionados GI, isso significa que a IA generativa é uma classe de modelos de IA. Isso foi projetado para criar novos conteúdos. Ele pode gerar não apenas texto, mas imagens, músicas e outras formas de dados. Ele é construído em grandes modelos de linguagem. Também discutiremos modelos de linguagem grandes posteriormente. Esses LLMs, isso significa que grandes modelos de linguagem são modelos de aprendizado profundo Esse é o processo de IA generativa. Eu disse que ele cria novos conteúdos com base no que aprendeu com o conteúdo existente. Isso significa os dados nos quais ele foi treinado. Aqui, treinar significa aprender com o conteúdo existente. Isso criará um modelo estatístico. Isso será usado para prever uma resposta esperada. Quando você digita um prompt. Quando um prompt é digitado, esse generativo eu usarei o modelo estatístico Para gerar novos conteúdos na forma de texto, imagens, música, vídeo, tarefa e outros. 5. Técnicas para implementar a IA generativa: Nesta lição, entenderemos algumas técnicas para implementar AA generativo Você também pode considerá-lo como as abordagens ou os modelos generativos de IA Você deve ter ouvido falar dos modelos GPT três e GP quatro de caneta AA Eles também são baseados nessas técnicas. Vamos ver. Agora, vamos ver as técnicas para implementar a geração A, ou você também pode considerá-la como modelos generativos de IA O primeiro é o GAs. adversárias generativas. Sob isso, duas redes neurais são treinadas simultaneamente. A primeira é uma rede geradora e a segunda é uma rede discriminadora O gerador cria dados enquanto o discriminador os avalia Você pode dizer a lente da rede do gerador para gerar amostras de dados , como imagens ou texto, que se assemelham aos seus dados de treinamento Enquanto isso, a rede discriminadora aprende a distinguir entre amostras de dados reais e aquelas geradas pelo O segundo são os codificadores automáticos variacionais. Eles são usados basicamente para codificar e reconstruir dados Também é um tipo de modelo generativo usado em aprendizado de máquina e aprendizado profundo Os codificadores automáticos variacionais podem gerar novos dados semelhantes aos dados de entrada nos quais foram treinados Você pode usá-lo para criar novas imagens que se assemelham a um determinado conjunto de dados Os VAs são usados em modelagem generativa, compressão de dados, etc Agora, vamos ver os modelos baseados em transformadores. Com eles, podemos lidar facilmente com grandes sequências de dados, especialmente em tarefas de PNL Esse é o tópico que discutiremos. Porque isso está por trás de alguns dos modelos de linguagem mais avançados como AI GPD três e GPD Dois dos modelos A generativos mais poderosos. Eles são baseados na arquitetura do transformador. A arquitetura do transformador foi criada pela Indian em 2017 Esses modelos são usados para gerar texto semelhante ao humano. Também pode ajudá-lo com tarefas de codificação e tradução de um idioma para outro Vamos aprender mais sobre isso. O GPT significa transformador generativo pré-treinado. É por isso que estamos discutindo esse tópico. 6. IA generativa: transformadores: Nesta lição, entenderemos o que é um transformador. Veremos o que é um modelo de transformador, sua arquitetura, com quem o cunhou, também veremos seu processo Ao usar transformadores, você pode se deparar com um problema chamado alucinação Também abordaremos o que são alucinações e por que elas Vamos começar com o conceito de transformadores. Aí vêm seus transformadores. É um tipo de modelo generativo. Esse é um tipo de modelo generativo chamado modelo de transformador Você pode considerar que a potência do generativo A vem do uso desses transformadores Eu te disse que foi cunhado por um indiano em 2017, Ashish asi. Ok. Isso ajudou a realmente estabelecer as bases para avanços no campo da PNL e do aprendizado de Ok. Os transformadores incluem codificador e decodificador Também darei um exemplo mais tarde. O codificador codificará a sequência de entrada. Digamos que você tenha um texto em espanhol e queira convertê-lo em inglês. O que vai acontecer? O codificador codificará a sequência de entrada e a passará para o decodificador, que aprenderá como decodificar as representações para tarefas relevantes. Vamos ver. Aqui está o processo que eu lhe disse: codificador e decodificador. É o principal componente da arquitetura do transformador. Digamos que temos um texto em que meu nome é amet e em espanhol O que acontecerá com os transformadores? Ele será codificado primeiro. Isso significa que o codificador incluirá sua autoatenção e mecanismos de alimentação . O que vai acontecer? Cada palavra será relacionada a todas as outras palavras na sequência de entrada. Isso permitirá que o processo se concentre nas palavras-chave. Agora, o próximo mecanismo de avanço, o que acontecerá? Isso refinará ainda mais a compreensão de cada palavra e ela será passada para o decodificador Além disso, o decodificador gerará o texto em espanhol no idioma inglês Isso significa um texto em espanhol processado em seu equente em inglês usando transformadores Pode surgir um problema ao usar transformadores. Isso significa alucinações. Você deve ter ouvido falar sobre AA mostrando resultados irrelevantes, resultados enganosos, problemas gramaticais Tudo isso está sob alucinações. Aqui você pode ver resultados enganosos. Alucinações são palavras ou frases geradas pelo modelo Isso geralmente é absurdo ou gramaticalmente incorreto. Isso pode ser devido a vários fatores. Digamos que os dados sejam ruidosos. Não há contexto suficiente ou o modelo não está treinado com dados suficientes. Portanto, as ilustrações, uma vez que são resultados enganosos, tornam o texto de saída difícil 7. Modelos de linguagem grandes (LLMs) e seus casos de uso: Nesta lição, aprenderemos sobre LLMs. Esses são grandes modelos de linguagem. Sempre que você discutir sobre o I generativo , esse tópico sempre será considerado Tanto o LLM quanto os VAs generativos são subconjuntos do aprendizado profundo. Vamos entender o que são LLMs e também discutiremos um tipo ou você pode considerar um caso de uso de LLMs Vamos ver. Ok. Agora, discutiremos sobre grandes modelos de linguagem. Eu disse que o VA generativo faz parte do aprendizado profundo, e os LLMs também fazem parte do profundo. Ambos estão relacionados. Os LLMs também são um subconjunto do aprendizado profundo. Como acabei de dizer, Ok, você deve ter ouvido falar sobre CAT GPT, copilot, Google Gemin, que significa mau meio LLMs são modelos de IA. Você pode considerar esse poder, todos esses bots de bate-papo. Os LLMs são grandes modelos de linguagem. Isso significa grandes modelos de linguagem de uso geral. Isso pode ser pré-treinado e depois ajustado para fins específicos. Você pode pré-treinar o LLM com um grande conjunto de dados, e ajustar significa ajustá-lo com um M específico com um dados menor desse grande conjunto de LLMs também representam uma classe de modelos de IA usados para entender e gerar texto semelhante ao humano, ou você pode dizer que usados para entender e gerar texto semelhante ao humano, eles fornecem um mecanismo que alimenta o bot AHD Os bots You Ahd são baseados nesses LLMs. Esses LLMs permitirão que seu bot de bate-papo crie facilmente recomendações formuladas naturalmente para que o conteúdo seja gerado pela IA generativa de acordo com sua É por isso que o LLM é considerado a espinha dorsal dos bots AHD, todos os bots aHD Agora vamos ver um cenário ou um caso de uso. Os grandes modelos de linguagem são treinados com petabytes de dados e geram bilhões de parâmetros Para resolver uma tarefa diferente. Essas tarefas podem ser conclusão de frases, classificação de texto, tradução de idiomas. Podemos ver esse exemplo do Palm PLM. É um modelo de linguagem grande baseado em transformadores. O Google também acaba de anunciar o Palm Two. É um modelo de linguagem de caminhos, 540 bilhões de parâmetros, que é um conjunto maior de dados de treinamento com um grande número de Também é um modelo de transformador. Acabei de dizer que o modelo do transformador inclui seus codificadores e decodificadores . Eu discuti isso antes. Portanto, a especialidade dos LLMs é que eles ainda podem obter um desempenho maior ou decente com poucos dados de treinamento de domínio Portanto, ele pode ser usado para cenários de poucos ou até mesmo zero disparos. Portanto, nesses dois cenários, se você aprender mais sobre o LLM e todos esses modelos, receberá esses termos repetidamente. Então, deixe-me explicar isso rapidamente. Se você estiver treinando um modelo com menos dados com uma quantidade mínima de dados , ele seria chamado de few shot, como o nome sugere. E quanto ao tiro zero? Isso significa que um modelo pode reconhecer coisas que não foram ensinadas no treinamento anterior. Isso significa zero tiro, nada. LLM: o desempenho do LLM aumenta quando você adiciona mais dados e parâmetros Aqui acabamos de ver 40 bilhões de parâmetros. Podemos aprender mais sobre o Palm mais tarde. É considerado um modelo de linguagem de última geração. Com os recursos aprimorados de raciocínio e codificação multilíngue e Ok. O Google também anunciou Audio Palm para tradução de fala em fala em junho de 2023. 8. IA generativa: aplicativos e desafios: Nesta aula, aprenderemos quais são as aplicações e os desafios do VA generativo Podemos gerar facilmente imagens de conteúdo, logotipos, banners, bem como resumir PDF usando VA generativo Mas também devemos entender os desafios por trás disso. Porque esse também é um tópico a ser abordado , já que o VA generativo também é usado para alguns fins antiéticos. Vamos ver. Agora, vamos ver algumas aplicações e desafios da IA generativa Todos nós sabemos que o AA generativo pode ser usado para criar conteúdo, comprovar a data e escrever e-mails Também podemos criar personagens, três imagens em D, jogos. Podemos criar paisagens e cenários completos. Também pode ser usado facilmente por artistas e designers. Você também pode gerar logotipos, banners e postagens em mídias sociais Quais são os desafios que eu gostaria de discutir mais sobre isso? Vimos que esses modelos generativos de IA são basicamente considerados como tendo preocupações éticas, controle de qualidade e preconceitos Além disso, as imagens que você está gerando, os textos que você está gerando. Algumas pessoas dizem que ele pode ter problemas de direitos autorais ou até mesmo no YouTube, perguntam se o seu vídeo é gerado pelo AA ou não? Então você pode mencioná-lo explicitamente. Também no Instagram, há uma opção para adicionar seu rótulo de IA. Ok. Com isso, um dos desafios ou problemas com o RNB. Aqui está. No Google Gini, uma vez ele estava mostrando alguns resultados enganosos, tipo, as pessoas podem comer pedras e colar pizza Então, alguém surgiu e o Google AI Surg revelou os seguintes resultados Então, são muito assustadores. Quando você aprenderá sobre o Google Gemini. Agora, eles estão mostrando um aviso de que, se você estiver criando um plano de condicionamento físico ou um plano de refeições usando esses Had Birds, há um aviso de que você precisa entrar em contato com um nutricionista registrado ou um especialista em fitness antes de seguir nossas respostas antes nossas respostas antes Essas coisas são muito importantes. 9. IA generativa: chatbots (tipos de modelos): Nesta lição, aprenderemos sobre os tipos de modelo generativo via chat bot Você deve ter ouvido falar sobre o modelo de texto para texto, modelo de texto para imagem, texto para vídeo, modelo de texto para música. Vamos ver o que são esses. Agora, vamos ver os tipos de modelo, então isso também cobrirá seus bots de bate-papo EI atualmente. Ok. Texto dois, todos nós sabemos, OP EI Cat GPT, Microsoft Co Pilot e Google GMI, digitaremos um prompt de texto para gerar um e-mail para gerar um artigo para gerar um Com isso, podemos usar duas imagens de texto no modelo Dali e no Md Jury O modelo Dali agora faz parte do Microsoft Copilot, então você receberá cerca de 15 reforços em um dia na versão gratuita do copilot para poder trabalhar com Daly Texto em vídeo, Open A Sa, e agora também temos máquina Kling e Luma AI Dream apresentada Então você pode tentar gerar texto em vídeo agora. Facilmente. Envie duas músicas por texto, você deve ter ouvido falar sobre a criação de músicas usando instruções de texto usando uma mensagem de duas linhas com So AA Ok. Você pode conseguir isso facilmente com o modelo de texto de duas músicas. Em seguida, vem seu texto para tarefas como agentes de software, assistência virtual e automação. Então, a Microsoft criou os PCs co-piloto, o estúdio copiloto também como assistente virtual para facilitar o trabalho 10. IA generativa: características e exemplos: Nesta lição, aprenderemos sobre recursos generativos via chat board, bem como alguns exemplos Com os recursos, veremos alguns exemplos relacionados a texto em imagem em imagem, bem como texto em vídeo. Vamos começar. Agora, os recursos dos bots AHD, eu já mostrei esses bots de bate-papo antes. Agora, os recursos, acabei de mesclar todos eles. Você pode criar facilmente banners de logotipo. Você também pode usá-lo para codificar, corrigir seu código, gerar sintaxe Com isso, você também pode fazer upload e digitalizar imagens. Isso significa que, se você tiver uma imagem e quiser que o AH adb a leia, digitalize-a Isso. O que essa imagem inclui? Portanto, nosso tutorial também inclui esse caso de uso completo. Você pode perguntar diretamente o que essa imagem inclui? Por meio de uma EPEC estrondosa. OK. Com isso, você pode trabalhar facilmente, pesquisar e digitalizar documentos PDF. Portanto, documentos de 20 páginas, dez, 20, 50 páginas Os documentos PDF podem ser digitalizados em segundos em menos de um minuto Definitivamente, isso economizará seu tempo. Isso economizará pelo menos cinco a sete 8 horas de seu trabalho. Se você resumir um documento de 30 a 40 páginas. Você pode escrever blogs e artigos por e-mail. Você também pode definir o tom, o número de palavras que deseja. Se você quiser contar histórias para seu artigo, você pode adicioná-lo facilmente Com isso, você pode facilmente encontrar empregos, criar currículos, cartas de apresentação a partir desse currículo Eu disse antes que também podemos usá-lo para codificação. Você também pode escrever anúncios. Você pode gerar cronogramas de produtos. Corrija completamente a prova gramatical, leia seu conteúdo Planeje suas férias, gere recomendações completas de hotéis . Você pode escrever um plano de refeições, um plano de condicionamento físico com base em sua recomendação. Digamos que se alguém quiser um plano de condicionamento físico sem usar equipamentos de ginástica, plano de exercícios, seu fórum de bate-papo também pode fazer isso por você. Com isso, você também pode obter ideias para presentes. Na verdade, no Google Gemini, você também receberá imagens e o link para ganhar um presente Digamos que você queira um presente para uma criança de seis anos. Você pode mencionar que quero um presente para um menino de seis anos. Então você obterá resultados relevantes. Esses são alguns exemplos. Eu os gerei usando o modelo de imagem de texto. Digamos que Dali, Dali faz parte do copiloto agora. Você pode gerar imagens facilmente digitando instruções de uma a duas linhas Então foi assim que eu o gerei. Eu gerei essa linha de três D com óculos escuros, uma imagem de robô, um cachorro brincando na estrada e essas Este era um modelo de imagem de texto. Você também pode gerá-los usando mid Journey, encraft, Daly e outros Este é o modelo Image two Mage. Então eu tirei essa imagem da Internet. Então, essas são as imagens de jogadores de críquete quando eram crianças, e esta é minha imagem gerada por um modelo de duas imagens 11. O que são prompts: Nesta lição, aprenderemos o que são avisos. Com isso, também aprenderemos o que é engenharia rápida, bem como quem são engenheiros rápidos. O papel dos engenheiros rápidos está se tornando popular. Vamos ver. Agora, vamos ver o que é um prompt. O prompt é basicamente a entrada que um usuário digita. Eu disse que você envia duas imagens de texto para texto de texto para vídeo. Então, essas foram as instruções. O que acontecerá quando um usuário digitar a entrada, ela irá para o modelo de IA para obter uma resposta específica. Uma nova resposta será gerada. Esse é o propósito do generativo A: gerar novos conteúdos na forma de texto, imagens e vídeos OK. Você também pode considerar isso como uma consulta. Ele descreve as tarefas que um AA deve realizar. Digamos que eu queira escrever um e-mail para meu chefe por cinco dias de folga. Ok, então a resposta será gerada. O que é engenharia rápida? Isso significa criar instruções específicas que possam ser entendidas pelo modelo AA E para obter respostas em tempo real. Isso significa o que você digitará e o resultado será gerado imediatamente. Acabei de mostrar as imagens que gerei. Além disso, você pode gerar texto a partir do seu prompt de texto. Agora, o que os engenheiros rápidos fazem? Portanto, o papel dos engenheiros de alerta está se tornando popular porque, se você souber como criar solicitações adequadamente, poderá gerar resultados facilmente, pois muitas dessas solicitações são O Copilot é fornecido diariamente, mas você só recebe 15 reforços em um Também para texto, você tem alguns tokens. Token, você pode considerar meia palavra ou 0,75 de uma palavra OK. Portanto, eles também são limitados por um dia. Esses continuam mudando. 12. Chatbots populares de IA: Nesta lição, aprenderemos sobre alguns bots de bate-papo de IA populares. Alguns deles são amplamente utilizados. O primeiro bot de bate-papo foi introduzido pela OPA. Isso é Cgb. Depois vieram seu copiloto e o Google Gemini. Gente, a seguir estão alguns bots de bate-papo de IA populares. O primeiro foi introduzido pela OPA, ou seja, Open Gb O Pene também apresentou o Daly para imagens, e eles também introduziram o Open SRA A Microsoft lançou o copilot. Muitas pessoas não sabem que CAD GPT é suportado pela Microsoft Foi financiado pela Microsoft. É por isso que no Copilo, agora temos o Open Dal para geração de imagens Ok, o Google Gemini era conhecido como ruim e obviamente foi desenvolvido pelo Google Então, vamos ver o layout rapidamente. Esses são os links nos quais você pode acessá-los. Aqui estão os layouts. O seguinte. O primeiro é para Chart GPT. OK. Essa é a versão gratuita. Se você digitar qualquer prompt, digamos agora você possa ver que tem o GPT quatro gratuitamente Aqui está, GPT four f free com prompts limitados e geração de imagens Então temos nosso copiloto. Estes são o copiloto GPT. Digamos que você queira imagens, clique aqui e gere imagens de logotipos. O site é copilot microsoft.com. O último é o Google Gemini. Está bem? Esses são os prompts sugeridos, e esses são os prompts que eu escrevi. Em configurações, você pode selecionar o tema escuro ou também pode selecionar extensões para trabalhar em tuks. Ok pessoal, pessoal, vimos como podemos facilmente contornar o VA generativo, o que é VA generativo , seus modelos Também aprendemos sobre seus recursos e tipos, o modelo do transformador, seu processo, o processo de VA generativo e também elaboramos alguns ótimos exemplos para entender o texto em imagem, bem como os modelos de texto em vídeo Obrigado por assistir ao vídeo. 13. Visão geral rápida do ChatGPT-4o e casos de uso (prompts): Então, o g4o está aqui. O significa Omni. Inclui seu acesso à visão de áudio e texto em tempo real. Aqui está O para Omni, e aceita como entrada qualquer combinação de texto, áudio e imagem Você pode digitalizar imagens, bem como melhorar o texto em idiomas diferentes do inglês. Além disso, o APA é 50% mais barato. Vamos ver como acessá-lo. Basta ir ao gráfico. Eu já comprei a versão 3.5, então ela está me dando diretamente a opção de experimentá-la agora. Eu disse que ele pode entender imagens, navegar na web e falar mais idiomas. Vou clicar em Experimente agora. Aqui você pode ver g4o. Agora, vamos começar se ele está conectado à Internet ou não. Portanto, o GPT 3.5 não estava conectado à Internet. Mas, apesar dessas afirmações, existe uma conexão com a Internet para o G four. Qual é a temperatura hoje em dia? Deli Índia? Aqui está, a temperatura atual é visível. Isso significa que ele está conectado à Internet. OK. A partir daqui, você também pode alterar o modelo. No momento, estamos no GBT quatro. Agora, deixe-me gerar um logotipo. Crie um logotipo para uma empresa de compras on-line com o texto One Stop Shopping Destination. Vamos ver se ele vai gerar um logotipo ou não. Não, não está fornecendo. Não, vamos fazer o upload de uma imagem. Aqui está o tipo. Do que se trata essa imagem? Vamos ver, ele será capaz de verificar a imagem, digitalizar a imagem ou não? Ok, é um laptop, smartphone, apple. Tudo bem. Também podemos aprender sobre isso. Agora vamos fazer o upload de outra imagem. Vou fazer o upload da minha imagem aberta? Vamos ver. Enviar. OK. Isso o representou. Agora, vou clicar na imagem desse sapato. Vou digitar. Você já viu isso antes? Então, estou apenas escaneando. Enviar. Foi capaz de adivinhar perfeitamente o nome do sapato. OK. Não, resolva essa equação linear. Vou direcionar a solução. Também está mostrando as etapas. OK. Aqui está a resposta. Você pode ver as etapas. Agora você pode ver que, ao clicar aqui, você atingiu seu limite de phyplod Você pode atualizar para o chat GPT plus ou tentar novamente. OK. Vamos escrever um artigo sobre um tópico atual. Escreva um artigo sobre IPL, Indian Premier League está aqui e estamos chegando ao fim Faltam dez a 15 partidas. Digamos o quanto ele está atualizado. Está pesquisando as notícias. OK. Aqui está. Deixe-me saber sobre as partidas atuais do IPL 2024. Ou, deveria estar desligado. Eu editei isso. Da mesma forma, você também pode editar. Eu salvei e editei. Você atingiu nosso limite de mensagens. Por favor, tente novamente. Região. Foi assim que demonstrei a versão 4.0, a seguir. Você pode renomeá-lo. G four Primeiras impressões no laptop. OK. Então, definitivamente, se você quiser o acesso por voz também, você precisa acessar seus telefones celulares e baixar o Chat GPD lá Baixe e instale o Chat GPD lá para a versão GPT 40 Então, pessoal, vimos algumas primeiras impressões do GPT quatro. Obrigado por assistir.