Que é un aviso negativo ou un aviso negativo? Un aviso negativo en Intelixencia Artificial (IA) é unha instrución de texto proporcionada polo usuario para o software, aplicación ou xerador de imaxes para evitar o uso de determinadas características na creación do contido para non xerar resultados non desexados ou fóra do contexto desexado.

Estas indicacións negativas úsanse para ensinarlle á IA o que non debe facer ou dicir para garantir que produce resultados máis precisos e relevantes. Un exemplo de como usar un aviso negativo na xeración de imaxes é cando queremos crear imaxes dun determinado obxecto, pero queremos excluír algunhas características específicas dese obxecto.

Por exemplo, se temos queremos xerar imaxes de coches, pero queremos evitar que o modelo de IA xere coches con cores específicas como verde ou morado. Neste caso, podemos usar unha indicación negativa para indicarlle ao modelo de IA que non inclúa estas cores nas imaxes xeradas.

Para crear estas indicacións negativas, podemos adestrar o modelo de IA. cun conxunto de imaxes de coches e rotulaas coas cores que non queremos incluír. Isto axuda ao modelo a comprender que estas cores non son desexadas nas imaxes xeradas.

Outro exemplo é na imaxe facial onde podemos usar indicacións negativas para indicarlle ao modelo de IA que evite xerar características indesexables, comocicatrices ou marcas de nacemento.

Para iso, podemos proporcionar á modelo imaxes de mostra de rostros con estas características e etiquetalos como “non desexados”. O modelo de IA aprenderá a evitar xerar estas funcións nas imaxes xeradas.

O lector de imaxes Lexica ten un cadro de diálogo específico para introducir avisos negativos

Os avisos negativos pódense usar en varias aplicacións de IA como clasificación de imaxes, tradución de idiomas e análise de sentimentos. En moitos casos, contribúen a evitar resultados que non son relevantes ou que poidan considerarse ofensivos ou inadecuados. Por exemplo, se estamos a crear un modelo de chatbot para unha empresa que vende produtos veganos, podemos utilizar avisos negativos para evitar que o bot suxira produtos con ingredientes animais.

Outro exemplo é a tradución de idiomas. Supoñamos que estamos adestrando un modelo de IA para traducir textos do inglés ao portugués, pero queremos evitar que traduza termos vulgares ou blasfemias.

Neste caso, podemos proporcionar indicacións negativas que indiquen ao modelo que non traduza. estas palabras e, no seu lugar, dar unha tradución adecuada, ou simplemente omitir a palabra. Estas indicacións negativas axudan a garantir que a tradución é precisa e adecuada para o público destinatario.

Como usar unha solicitude negativa enAI?

Para utilizar as indicacións negativas na IA, debes identificar os resultados que debes evitar e crear unha lista de palabras ou frases que poidan levar a eses resultados. Despois pódense engadir estas indicacións negativas ao algoritmo ou modelo de IA para evitar que o sistema produza resultados non desexados.

Outro exemplo de uso dunha indicación negativa na IA é a ordenación de imaxes. Supoñamos que temos unha IA adestrada para recoñecer animais en imaxes, pero queremos evitar que clasifique as mascotas como animais salvaxes.

Neste caso, podemos crear indicacións negativas que indiquen ao modelo que non recoñeza os animais como " can” ou “gato” como animais salvaxes, aínda que poden ter características similares a outros animais salvaxes como leóns ou tigres.

Para crear estas indicacións negativas, podemos proporcionarlle ao modelo exemplos de imaxes e etiquetas de mascotas. eles. eles coa clase “non animais salvaxes”. Estas imaxes axudan ao modelo a comprender que estes animais non deben clasificarse como animais salvaxes.

É importante lembrar que a eficacia das indicacións negativas depende da calidade dos datos de adestramento e da precisión da IA. modelo en xeral. Polo tanto, é esencial supervisar constantemente o rendemento do modelo e axustar as indicacións negativas segundo sexa necesario.

Por que usar unaviso negativo?

As indicacións negativas son unha ferramenta importante para garantir a precisión e a relevancia dos resultados nas aplicacións de IA. Permiten adestrar o sistema para evitar resultados non desexados, mellorando a calidade xeral dos resultados producidos.

Non obstante, é importante lembrar que a implementación correcta de indicacións negativas require coñecementos técnicos e habilidade en ciencia de datos. Polo tanto, se estás a pensar en utilizar indicacións negativas nos teus proxectos de IA, recoméndase que consultes con expertos en IA para obter a orientación adecuada.