“Você pode me dizer o que há de errado com este diagrama de circuito?”
Enviei esta mensagem ao ChatGPT junto com uma foto de uma placa de circuito que eu estava tentando consertar. A resposta? “Desculpe, mas não consigo ver nenhuma imagem que você compartilhou.”
Certo. IA apenas de texto tem seus limites.
Mas a última geração de modelos de IA, modelos multimodais, pode ver imagens, ouvir sons e até entender vídeos. Eles estão mudando o que é possível fazer com IA, e já são mais acessíveis do que você imagina.
O que exatamente é IA multimodal?
LLMs tradicionais, como as primeiras versões do GPT, entendem apenas texto. Modelos multimodais podem processar e gerar múltiplos tipos de dados:
LLM apenas de texto:
Entrada: Texto → Modelo → Saída: Texto
IA Multimodal:
Entrada: Texto + Imagens + Áudio → Modelo → Saída: Texto + Imagens + Áudio
As quatro capacidades que tornam a IA multimodal revolucionária
Depois de experimentar modelos como GPT-4V, Claude 3 e Gemini, descobri que estas capacidades são as mais úteis:
Compreensão visual: Analisando gráficos, diagramas, capturas de tela e fotos
"O que há de errado com esta mensagem de erro?" "Pode explicar a tendência deste gráfico?" "Que espécie de planta é esta?"Análise de documentos: Extraindo informações de PDFs, recibos e formulários
"Resuma os pontos principais deste artigo científico" "Extraia os itens desta fatura"Criação visual: Gerando ou editando imagens com base em descrições textuais
"Crie um fluxograma mostrando como funciona a autenticação JWT" "Edite este logo para usar azul em vez de vermelho"Raciocínio entre modalidades: Conectando conceitos em diferentes formatos
"Este código corresponde ao diagrama de arquitetura?" "Esta implementação de UI está consistente com o wireframe?"
Exemplo do mundo real: Depurando um app React em 2 minutos em vez de 20
Na semana passada, eu estava lutando com um componente React que não estava renderizando corretamente. Depois de 15 minutos de depuração sem sucesso, tirei uma captura de tela do meu código e da UI quebrada, e perguntei ao GPT-4V:
“O que está causando este problema de renderização? Aqui está o código do meu componente e a saída atual.”
Em segundos, ele identificou o problema: eu estava desestruturando as props incorretamente, fazendo com que uma prop chave ficasse indefinida. O que teria sido mais 20 minutos de depuração foi resolvido em 2 minutos.
Começando com IA multimodal hoje
Você não precisa de hardware especial ou configurações complexas. Veja como usar o GPT-4 com Vision através da API:
curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer SUA_CHAVE_API" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-4-turbo",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{ "type": "text", "text": "Descreva esta imagem" },
{ "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://example.com/image.png" } }
]
}
]
}'
Este simples comando permite enviar texto e imagens para o modelo e receber análises detalhadas.
Dica profissional: Técnicas de prompt para modelos multimodais
A maneira como você faz prompts para modelos multimodais afeta significativamente os resultados:
Seja específico sobre o que procurar:
Ruim: "O que você vê nesta captura de tela do painel?" Bom: "Nesta captura de tela do painel do AWS CloudWatch, identifique quaisquer métricas que mostrem picos anormais nas últimas 24 horas"Forneça contexto para imagens:
Ruim: [Apenas imagem] Bom: "Este é um diagrama de rede da nossa infraestrutura AWS. Há algum problema de segurança?"Solicite saída estruturada:
"Analise este gráfico de vendas e forneça: 1. A tendência geral 2. Quaisquer anomalias 3. Recomendações baseadas nos dados"
O benefício oculto: Melhorias de acessibilidade
Um benefício inesperado que descobri é usar IA multimodal para melhorar a acessibilidade:
# Gerar texto alternativo para imagens
"Crie um texto alt detalhado para esta imagem de produto que seria útil para usuários com deficiência visual"
# Converter informação visual em texto
"Descreva este diagrama arquitetônico em forma de texto que poderia ser lido por um leitor de tela"
O futuro é multimodal
À medida que esses modelos continuam a melhorar, veremos:
- Compreensão de vídeo se tornando mais sofisticada
- Análise em tempo real de fluxos de dados visuais
- Modelos mais especializados para domínios como medicina e engenharia
Os dias de IA apenas de texto estão contados. As aplicações mais poderosas combinarão múltiplas modalidades, assim como os humanos fazem.
Seja depurando código, analisando documentos ou criando conteúdo, a IA multimodal oferece capacidades que os modelos apenas de texto simplesmente não conseguem igualar. E a melhor parte? Você pode começar a usar essas ferramentas hoje.