A Quantização (ou Quantization) é uma das técnicas fundamentais de otimização no campo do Aprendizado de Máquina. Ela permite compactar Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), reduzindo drasticamente o consumo de memória (VRAM/RAM) e acelerando o tempo de resposta, com uma perda mínima na capacidade de raciocínio. Em termos simples, quantizar é reduzir a precisão numérica … Ler mais
Para entender o Multi-Head Attention (MHA) ou Atenção Multi-Cabeça, precisamos primeiro dar um passo atrás e ver a limitação de usar a equação da atenção (o Scaled Dot-Product Attention) apenas uma vez – ela foi explicada em https://www.anom.ia.br/explicando-o-mecanismo-de-autoatencao-das-llms/. O Problema de Uma Única “Cabeça” A linguagem humana é complexa e possui múltiplas camadas de significado … Ler mais
O Mecanismo de Atenção (especificamente o Self-Attention ou Autoatenção) é a inovação matemática que tornou as LLMs viáveis. Antes dele, as redes neurais processavam texto de forma sequencial, esquecendo o início da frase ao chegar no final. O mecanismo de atenção resolveu isso permitindo que o modelo foque dinamicamente nas partes mais relevantes de todo … Ler mais
A principal diferença entre um Foundation Model (Modelo de Fundação) e um modelo tradicional (não de fundação) está na escala, na versatilidade e na forma como eles são treinados. Pense no Foundation Model como o “alicerce” (daí o nome) de um prédio: uma base massiva e sólida que pode ser usada para construir diferentes tipos … Ler mais
Durante muitos anos, o desenvolvimento de modelos de linguagem de grande porte (LLMs – Large Language Models) esteve concentrado em poucas empresas e países. Nomes como GPT, Claude, Gemini, Llama e Qwen dominaram as manchetes e impulsionaram a revolução da inteligência artificial generativa. No entanto, um movimento vem ganhando força no Brasil: o surgimento de … Ler mais
Se você acompanha as notícias sobre inteligência artificial, com certeza já ouviu falar dos LLMs (Large Language Models), a tecnologia por trás do ChatGPT e do Google Gemini. No entanto, o universo da IA expandiu-se drasticamente. Hoje, engenheiros e pesquisadores estão desenvolvendo arquiteturas altamente especializadas para resolver problemas que o texto puro simplesmente não consegue … Ler mais