Desenvolvimento de modelos de linguagem em larga escala
Principais conclusões
A tecnologia para desenvolvimento e hospedagem de grandes modelos de linguagem (LLMs) evoluiu rapidamente e tornou-se amplamente acessível.
Nossa pesquisa e experiência demonstram que hoje praticamente qualquer empresa pode hospedar e personalizar modelos de última geração. No entanto, os custos ainda representam uma barreira: oferecer modelos de código aberto, em escala total, a preços competitivos com os provedores de hiperescala não é viável.
Este documento apresenta uma demonstração prática do que pode ser realizado com hardware padrão, além de discutir as implicações das recentes transformações na tecnologia de IA que possibilitaram essa evolução.
São descritos três futuros para a tecnologia de IA :
- um futuro em que a escala domina,
- um futuro em que a escala é importante,
- e um futuro em que a escala é irrelevante.
As evidências atuais sugerem que a escala continuará a ter relevância, mas não será o único fator determinante, e há sinais de que sua importância pode até diminuir. Baixe nosso white paper e descubra como praticamente qualquer empresa já pode hospedar e personalizar modelos próximos de última geração.
Desenvolvimento de LLM empresarial: respostas às principais perguntas
O que é destilação de modelos no desenvolvimento de modelos de linguagem de escala grande?
A destilação de modelos é uma técnica que treina um modelo “aluno” menor para replicar o comportamento de um modelo de linguagem (LLM) “professor” maior. Ela reduz o tamanho do modelo e os requisitos de computação, preservando a maior parte do desempenho original.
Em ambientes corporativos, a destilação de modelos permite a implantação econômica de LLMs em infraestruturas de GPU de médio porte, em vez de clusters de hiperescala. Quando combinada com quantização e ajuste eficiente de parâmetros, ela reduz significativamente os custos de inferência e a latência. A destilação é particularmente valiosa para aplicações específicas de domínio, nas quais não é necessária uma escala extrema do modelo.
O Thought Leadership completa explica como a destilação remodela a economia da infraestrutura de LLM e a estratégia de IA corporativa. Baixe o relatório para obter benchmarks e insights de implementação.
Qual é a diferença entre destilação e quantização de modelos?
A destilação e a quantização de modelos são técnicas de otimização de LLM, mas abordam diferentes aspectos da eficiência. A destilação reduz o tamanho do modelo treinando um modelo menor para imitar um maior. A quantização reduz o uso de memória diminuindo a precisão numérica (por exemplo, de 16 bits para 8 bits).
A destilação altera a arquitetura do modelo e a contagem de parâmetros, enquanto a quantização modifica a forma como os parâmetros são representados. Combinadas, essas técnicas podem reduzir significativamente os requisitos de GPU e os custos de inferência sem grande degradação do desempenho.
O Thought Leadership explora como a combinação de destilação e quantização permite um desempenho quase de ponta em hardware acessível. Baixe o artigo completo para obter referências técnicas.
Construir um LLM privado é mais econômico do que usar modelos baseados em API?
Construir um LLM privado pode ser mais econômico em escala, especialmente para cargas de trabalho sustentadas com alto volume de tokens e requisitos rigorosos de gestão de dados. No entanto, o custo total de propriedade depende da infraestrutura, da experiência em engenharia e das taxas de utilização.
Os modelos baseados em API oferecem rápida implantação e elasticidade, mas as taxas de uso a longo prazo podem exceder o custo de operação de um modelo auto-hospedado e ajustado. As empresas devem avaliar as despesas de capital com GPU, a maturidade do MLOps, o risco de conformidade e a diferenciação estratégica.
O relatório completo compara cenários de preços de API com estratégias de modelos auto-hospedados e destilados sob diferentes premissas de utilização. Baixe a análise para obter uma modelagem detalhada dos custos.
