A chegada do DeepSeek acelerou ainda mais a já existente corrida global pela inteligência artificial. São várias as empresas que analisaram com atenção o sucesso da IA chinesa para desenvolver novas ferramentas ainda mais modernas.
É o caso da startup MiniMax, também da China. Ela acaba de lançar um novo modelo capaz de executar de tarefas complexas de produtividade e que, de acordo com a empresa, supera todos os concorrentes do país.
Nova IA pode processar mais informações simultaneamente
Em diversos testes de desempenho, o modelo MiniMax-M1 obteve pontuações superiores às da versão mais recente do DeepSeek, o R1-0528. Segundo a startup, o M1 suporta um comprimento de contexto de um milhão de tokens, oito vezes o tamanho do rival.
Esta característica ajuda os sistemas de IA a processarem mais informações simultaneamente. Em certas circunstâncias, a nova inteligência artificial requer apenas cerca de 30% dos recursos que o DeepSeek utilizaria.
A empresa utilizou aprendizado por reforço em larga escala para treinar o M1, empregando 512 GPUs H800 da Nvidia, com um custo de aluguel de US$ 534.700, de acordo com comunicado. Ela ainda prometeu divulgar mais novidades nos próximos dias.
A MiniMax conta com o apoio de grandes empresas de internet da China, como a Tencent e Alibaba Group, e pertence a um seleto grupo de cerca de meia dúzia de startups domésticas de IA conhecidas como os ”Pequenos Dragões”. Juntas, essas empresas levantaram bilhões de dólares em financiamento de risco no último ano. As informações são de O Globo.
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Lançamento do DeepSeek foi um marco
- A IA do DeepSeek foi projetada para lidar com tarefas complexas de raciocínio e tem apresentado resultados surpreendentes.
- O grande diferencial é o baixo custo da tecnologia, o que pode ameaçar a posição dominante dos principais players.
- Para se ter uma ideia, o modelo chinês foi treinado ao custo de aproximadamente US$ 6 milhões, enquanto ferramentas como o Llama 3.1, da Meta, custaram mais de US$ 60 milhões para serem desenvolvidos.
- A empresa chinesa adota estratégias como o chamado aprendizado por reforço, que permite que os modelos aprendam por tentativa e erro.
- Além disso, ativa apenas uma fração dos parâmetros do modelo para tarefas específicas, economizando recursos computacionais.
- E melhora a capacidade dos modelos de processar dados e identificar padrões complexos.
- A startup ainda adota um modelo parcialmente aberto, permitindo que pesquisadores acessem seus algoritmos.
- Isso democratiza o acesso à IA avançada e promove maior colaboração na comunidade global de pesquisa.
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