Què és una indicació negativa o una indicació negativa? Una indicació negativa en Intel·ligència Artificial (IA) és una instrucció de text proporcionada per l'usuari al programari, aplicació o generador d'imatges per evitar utilitzar determinades característiques en la creació del contingut per no generar resultats no desitjats o fora del context desitjat.

Aquestes indicacions negatives s'utilitzen per ensenyar a l'IA què no ha de fer o dir per assegurar-se que produeix resultats més precisos i rellevants. Un exemple de com utilitzar una indicació negativa en la generació d'imatges és quan volem crear imatges d'un objecte determinat, però volem excloure algunes característiques específiques d'aquest objecte.

Per exemple, si fem volem generar imatges de cotxes, però volem evitar que el model d'IA generi cotxes amb colors específics com el verd o el morat. En aquest cas, podem utilitzar una indicació negativa per indicar al model d'IA que no inclogui aquests colors a les imatges generades.

Per crear aquestes indicacions negatives, podem entrenar el model d'IA amb un conjunt d'imatges de cotxes i etiquetar-les amb els colors que no volem incloure. Això ajuda al model a entendre que aquests colors no es volen a les imatges generades.

Un altre exemple és en la imatge facial on podem utilitzar indicacions negatives per instruir el model d'IA per evitar generar característiques no desitjades, comcicatrius o taques de naixement.

Per fer-ho, podem proporcionar a la model imatges de mostra de cares amb aquestes característiques i etiquetar-les com a “no desitjades”. El model d'IA aprendrà a evitar generar aquestes característiques a les imatges generades.

La imatge Lexica té un quadre de diàleg específic per introduir indicacions negatives

Les indicacions negatives es poden utilitzar en diverses aplicacions d'IA, com ara classificació d'imatges, traducció d'idiomes i anàlisi de sentiments. En molts casos, ajuden a evitar resultats que no són rellevants o que es podrien considerar ofensius o inadequats. Per exemple, si estem creant una plantilla de chatbot per a una empresa que ven productes vegans, podem utilitzar indicacions negatives per evitar que el bot suggereixi productes amb ingredients animals.

Un altre exemple és la traducció d'idiomes. Suposem que estem entrenant un model d'IA per traduir textos de l'anglès al portuguès, però volem evitar que tradueixi termes vulgars o paraules dolentes.

En aquest cas, podem proporcionar indicacions negatives que indiquin al model que no ho faci. tradueix aquestes paraules i, en canvi, dóna una traducció adequada, o simplement omet la paraula. Aquestes indicacions negatives ajuden a garantir que la traducció sigui precisa i adequada per al públic al qual es dirigeix.

Com utilitzar una indicació negativa aAI?

Per utilitzar indicacions negatives en IA, has d'identificar els resultats que hauries d'evitar i crear una llista de paraules o frases que puguin conduir a aquests resultats. A continuació, aquestes indicacions negatives es poden afegir a l'algoritme o model d'IA per evitar que el sistema produeixi resultats no desitjats.

Un altre exemple d'ús d'una indicació negativa a la IA és l'ordenació d'imatges. Suposem que tenim una intel·ligència artificial entrenada per reconèixer animals a les imatges, però volem evitar que classifica els animals de companyia com a animals salvatges.

En aquest cas, podem crear indicacions negatives que indiquin al model que no reconegui els animals com a " gos” o “gat” com els animals salvatges, tot i que poden tenir característiques similars a altres animals salvatges com els lleons o els tigres.

Per crear aquestes indicacions negatives, podem proporcionar al model exemples d'imatges i etiquetes de mascotes. ells amb la classe “animals no salvatges”. Aquestes imatges ajuden el model a entendre que aquests animals no s'han de classificar com a animals salvatges.

És important recordar que l'eficàcia de les indicacions negatives depèn de la qualitat de les dades d'entrenament i de la precisió de la IA. model en general. Per tant, és essencial controlar constantment el rendiment del model i ajustar les indicacions negatives segons sigui necessari.

Per què utilitzar unindicació negativa?

Les indicacions negatives són una eina important per garantir la precisió i la rellevància dels resultats en aplicacions d'IA. Permeten entrenar el sistema per evitar resultats no desitjats, millorant la qualitat global dels resultats produïts.

No obstant això, és important recordar que la correcta implementació de les indicacions negatives requereix coneixements tècnics i habilitat en ciències de dades. Per tant, si esteu pensant en utilitzar indicacions negatives als vostres projectes d'IA, us recomanem que consulteu experts en IA per obtenir l'orientació adequada.