Avanços na criação de modelos de linguagem com método de fusão de tensors

Um novo avanço na forma como os modelos de linguagem grande, ou LLMs, são criados promete acelerar bastante o desenvolvimento de sistemas de Inteligência Artificial. A TNG Technology Consulting GmbH, um laboratório alemão, anunciou um método que pode otimizar a criação desses modelos. Este progresso oferece um ganho significativo de velocidade, como observado em uma variante do modelo DeepSeek R1.0528, que teve um aumento de desempenho de até 200%.

O Método Assembly-of-Experts da TNG

O ganho de performance na construção de LLMs é resultado do método chamado Assembly-of-Experts (AoE) da TNG. Essa técnica se concentra em uma maneira diferente de montar os modelos, o que traz uma otimização considerável em seu funcionamento.

O AoE é uma abordagem que permite construir LLMs de forma mais eficiente. Ele atinge esse objetivo ao unir de maneira seletiva os weight tensors, que são como os “blocos de construção” matemáticos dos modelos de Inteligência Artificial. Essa fusão estratégica resulta em um modelo final mais robusto e ágil.

Ao consolidar esses tensors de forma inteligente, o método AoE evita a necessidade de treinar um modelo do zero. Em vez disso, ele aproveita o conhecimento já existente em diferentes componentes. Isso é crucial para economizar tempo e recursos computacionais, acelerando o ciclo de desenvolvimento.

Essa inovação no processo de construção de modelos pode influenciar diretamente o tempo de resposta e a capacidade de processamento dos LLMs. Modelos como o DeepSeek R1.0528, quando aprimorados com o AoE, demonstram uma melhoria de desempenho notável, tornando-os mais rápidos para diversas aplicações.

Aplicações e Impacto no Desenvolvimento de IA

A otimização gerada pelo método AoE não beneficia apenas a velocidade, mas também a praticidade no desenvolvimento de novos sistemas. Com modelos construídos de forma mais eficiente, é possível dedicar mais tempo ao refinamento e à integração de funcionalidades complexas.

Essa eficiência pode ser um diferencial para empresas que buscam desenvolver soluções de IA com alta performance. A capacidade de gerar modelos mais rápidos e com menos recursos computacionais facilita a experimentação e a implementação em larga escala. Para isso, a importância da infraestrutura para avaliação de agentes de IA na transformação dos negócios se torna ainda mais evidente.

A constante busca por otimização no campo da Inteligência Artificial é essencial para a evolução da tecnologia. Métodos como o Assembly-of-Experts mostram que é possível alcançar ganhos significativos ao repensar a arquitetura e a montagem dos modelos. A avaliação de infraestrutura para agentes de IA também é crucial para garantir a confiabilidade desses sistemas.

O futuro dos LLMs e da Inteligência Artificial depende de avanços como este, que permitem a criação de modelos cada vez mais potentes e acessíveis. A pesquisa em técnicas de otimização, como a fusão seletiva de tensors de peso, continua a ser um campo ativo e promissor, impulsionando a próxima geração de tecnologias inteligentes. Isso ressalta a importância de servidores de IA que usam tecnologia avançada para suportar tais desenvolvimentos.

Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificial, mas escrito e revisado por um humano.