Ajuste Fino do Llama 3.2 11B com Q-LoRA para Perguntas e Respostas Extrativas

O Laboratório de IA, um dos principais provedores de e-learning na Coreia do Sul, recentemente firmou um contrato de vários anos com a Theta EdgeCloud, marcando um passo significativo para aprimorar suas ofertas educacionais em Inteligência Artificial (IA) e Análise de Dados (DA). Esta parceria permite que o Laboratório de IA aproveite os recursos de GPU distribuídos da Theta EdgeCloud, o que facilitará a educação avançada em IA, treinamento de modelos e aplicações de IA generativa. Com um forte foco em experiências práticas e conteúdo interativo, o Laboratório de IA visa oferecer educação de alta qualidade por meio de sua plataforma inovadora, CodingX, reconhecida por sua eficácia no ensino de habilidades em IA e programação globalmente. A colaboração com a Theta EdgeCloud deve trazer várias vantagens para o Laboratório de IA. Ao utilizar recursos de GPU sob demanda, a instituição pode aumentar a flexibilidade do currículo, permitindo a integração perfeita da IA em seus programas educacionais. Além disso, a parceria deve reduzir os custos operacionais por meio da infraestrutura distribuída da Theta, possibilitando a escalabilidade econômica de seus serviços. O mais importante é que a integração de metodologias de aprendizado impulsionadas por IA facilitará experiências de aprendizado personalizadas, adaptadas para atender às necessidades únicas de cada aluno, melhorando assim o desempenho geral. A Theta EdgeCloud tem expandido rapidamente sua base de clientes, recentemente firmando parcerias com instituições de prestígio, como a Universidade Nacional de Seul e a Universidade de Pequim. Esse crescimento destaca a crescente demanda por soluções tecnológicas escaláveis e econômicas no setor educacional. John Choi, CEO do Laboratório de IA, expressou confiança na parceria, destacando a forte reputação da Theta entre as universidades sul-coreanas e seu potencial para expandir significativamente as operações do Laboratório de IA nos próximos anos. Esta colaboração está pronta para atender à crescente demanda por habilidades tecnológicas em um futuro impulsionado por IA, posicionando o Laboratório de IA como um jogador-chave no cenário educacional em evolução.

Nesta semana, a plataforma descentralizada de recursos de GPU, io.net, anunciou uma parceria estratégica com a OpenLedger, uma blockchain de dados especificamente projetada para inteligência artificial (IA). Essa colaboração permitirá que a OpenLedger utilize os recursos globais de computação GPU da io.net, aprimorando sua capacidade de refinar e treinar modelos de IA. Conhecida como a Internet das GPUs, a io.net fornece uma rede poderosa de recursos de GPU distribuídos, permitindo que a OpenLedger acelere o desenvolvimento de seus modelos de IA e capacite os desenvolvedores a criar aplicativos descentralizados (DApps) baseados em IA mais eficientes. De acordo com Tausif Ahmad, vice-presidente de desenvolvimento de negócios da io.net, essa parceria fornecerá à OpenLedger uma infraestrutura confiável para escalar seus modelos de IA e desbloquear novos casos de uso, reforçando sua posição como um provedor inovador no espaço de IA descentralizada. Além de fornecer recursos de GPU, a infraestrutura da io.net suportará a inferência e a hospedagem de modelos de IA, garantindo desempenho e escalabilidade ideais. Espera-se que essa parceria melhore a reputação da OpenLedger como um dos principais provedores de conjuntos de dados confiáveis, alimentando a inovação na interseção entre blockchain e IA. A colaboração visa criar dados de alta qualidade de forma segura e eficiente, enquanto impulsiona a inovação e o desempenho. Um membro da equipe da OpenLedger enfatizou que aproveitar a infraestrutura de GPU da io.net permitirá que os usuários ajustem modelos de IA de forma mais eficiente, levando, em última análise, ao desenvolvimento de modelos de IA confiáveis e explicáveis. Um fator significativo na escolha da OpenLedger pela io.net como seu provedor de recursos de GPU é a solução de computação escalável e econômica oferecida. Essa parceria permitirá que a OpenLedger expanda seus serviços sem as restrições de altos custos associados a provedores de nuvem centralizados. Ao processar conjuntos de dados maiores e desenvolver modelos de IA com eficiência sem precedentes, a OpenLedger pretende ampliar os limites da inovação em IA descentralizada. Em última análise, essa parceria está alinhada com a missão da OpenLedger de promover um ambiente de dados aberto e colaborativo, ao mesmo tempo em que promove a adoção de soluções de IA baseadas em blockchain.

Em um desenvolvimento significativo para o cenário de IA descentralizada, a Stratos anunciou uma parceria com a Cortensor, líder em redes de inferência de IA descentralizadas. Esta colaboração visa aprimorar a infraestrutura de IA descentralizada integrando as robustas soluções de armazenamento e streaming descentralizadas da Stratos no inovador ecossistema de IA da Cortensor. A parceria está programada para fornecer armazenamento de dados seguro e escalável, garantindo que tanto as cargas de trabalho de IA públicas quanto privadas possam operar de forma contínua e confiável, melhorando assim o desempenho geral da rede. Uma das principais características desta parceria é a introdução de capacidades de streaming de inferência em tempo real. As APIs avançadas de streaming de vídeo da Stratos permitirão que a Cortensor forneça saídas de inferência de IA instantâneas, facilitando aplicações dinâmicas e tarefas orientadas pelo usuário. Espera-se que essa melhoria otimize o desempenho das cargas de trabalho de IA, uma vez que a infraestrutura de alta capacidade da Stratos melhorará a comunicação de nó para nó, garantindo um fluxo de dados eficiente mesmo em ambientes de alta demanda. Este é um passo crucial para tornar as ferramentas de IA avançadas mais acessíveis e econômicas. Ambas as empresas compartilham uma visão para um futuro de IA descentralizada, com os sistemas de Prova de Inferência (PoI) e Prova de Trabalho Útil (PoUW) da Cortensor validando tarefas e recompensando colaboradores por trabalhos significativos. A Stratos, com sua infraestrutura descentralizada apoiando soluções Web3 e IA, possui mais de 900 nós de armazenamento ativos globalmente e uma capacidade de 21 PB. Esta parceria não apenas exemplifica seu compromisso com a inovação, mas também visa desbloquear novas possibilidades para empresas, desenvolvedores e mineradores orientados pela comunidade, construindo, em última análise, um ecossistema de IA mais inclusivo e escalável. Fique atento para mais atualizações enquanto continuam a expandir os limites das soluções de IA descentralizadas.

A geração aumentada por recuperação (RAG) emergiu como um método fundamental para integrar grandes modelos de linguagem (LLMs) em aplicações comerciais especializadas, permitindo a infusão de dados proprietários nas respostas do modelo. Apesar de sua eficácia durante a fase de prova de conceito (POC), os desenvolvedores frequentemente enfrentam quedas significativas de precisão ao transitar o RAG para a produção. Esse problema é particularmente pronunciado durante a fase de recuperação, onde o objetivo é buscar com precisão o contexto mais relevante para uma determinada consulta, uma métrica conhecida como recordação de contexto. Este artigo explora estratégias para aprimorar a recordação de contexto por meio da personalização e ajuste fino de modelos de incorporação, melhorando, em última análise, o desempenho do RAG em aplicações do mundo real. O RAG opera em duas etapas principais: recuperação e geração. Na fase de recuperação, o modelo converte texto em vetores, indexa, recupera e reclassifica esses vetores para identificar as melhores correspondências. No entanto, falhas nessa fase podem levar a contextos relevantes perdidos, resultando em uma menor recordação de contexto e saídas de geração menos precisas. Uma solução eficaz é adaptar o modelo de incorporação, que é projetado para entender as relações entre dados textuais, para produzir incorporações específicas para o conjunto de dados em uso. Esse ajuste fino permite que o modelo gere vetores semelhantes para frases semelhantes, aprimorando sua capacidade de recuperar contextos altamente relevantes para a consulta. Para melhorar a recordação de contexto, é essencial preparar um conjunto de dados personalizado que reflita os tipos de consultas que o modelo encontrará. Isso envolve extrair uma variedade de perguntas da base de conhecimento, parafraseá-las para variabilidade e organizá-las por relevância. Além disso, a construção de um conjunto de dados de avaliação ajuda a avaliar o desempenho do modelo em um cenário realista. Ao empregar um Avaliador de Recuperação de Informação, os desenvolvedores podem medir métricas como Recall@k e Precision@k para avaliar a precisão da recuperação. Em última análise, o ajuste fino do modelo de incorporação pode levar a melhorias substanciais na recordação de contexto, garantindo que o RAG permaneça preciso e confiável em ambientes de produção.

Em um desenvolvimento empolgante para a interseção de IA e blockchain, a VentureMind AI anunciou uma parceria com a Theta EdgeCloud. Esta colaboração visa aproveitar os recursos de computação e streaming descentralizados e de baixa latência da Theta para aprimorar as capacidades da VentureMind AI. Ao integrar o EdgeCloud, a VentureMind AI poderá escalar suas ferramentas de IA, otimizar a renderização de vídeos e oferecer controle de robótica em tempo real, melhorando significativamente suas ofertas de serviços em setores como construção e segurança. Esta parceria marca um passo significativo na criação de um ecossistema abrangente que une inovação em IA com finanças descentralizadas e robótica avançada. A VentureMind AI é uma plataforma pioneira que permite aos usuários criar, cunhar e negociar ferramentas de IA como NFTs, proporcionando uma camada única de propriedade e potencial de renda. A plataforma também apresenta um construtor de Agentes Autônomos personalizado, permitindo que os usuários lancem comunidades tokenizadas e gerenciem atividades de criação de mercado. Desde sua criação em junho de 2023, o EdgeCloud ganhou tração em ambientes acadêmicos e empresariais, com instituições como a Universidade Nacional de Seul e empresas como a GenAI search Liner utilizando sua infraestrutura para avançar na pesquisa e aplicações de IA. Com a integração da Theta EdgeCloud, a VentureMind AI está pronta para redefinir possibilidades nos domínios de IA, robótica e Web3. A parceria facilitará computação escalável para inovação em IA, controle confiável de robótica, processamento de vídeo econômico e integração aprimorada para NFTs e ferramentas autônomas. Fundada por Jermaine Anugwom, a VentureMind AI evoluiu rapidamente de uma coleção de ferramentas de IA especializadas para uma plataforma robusta que incorpora tecnologia blockchain e tokenomics, posicionando-se como líder no emergente cenário do Web3.

A integração da tecnologia IoT na agricultura está transformando o setor, permitindo que os agricultores tomem decisões informadas e baseadas em dados que aumentam a produtividade e a sustentabilidade. O mercado global de agricultura inteligente está projetado para alcançar US$ 20 bilhões até 2026, impulsionado pela crescente adoção de soluções IoT nas fazendas. Essas tecnologias otimizam vários aspectos do manejo de culturas e gado, ajudando os agricultores a reduzir custos enquanto melhoram os rendimentos e a gestão ambiental. À medida que os dispositivos IoT proliferam, eles oferecem vantagens significativas, incluindo a automação da gestão de recursos e a coleta de dados em tempo real sobre fatores críticos como clima e condições do solo. Dispositivos IoT como estações meteorológicas e sensores de solo desempenham um papel fundamental na agricultura inteligente. As estações meteorológicas fornecem dados essenciais sobre temperatura, umidade e precipitação, permitindo que os agricultores façam ajustes oportunos nos cronogramas de irrigação e plantio. Sensores de solo oferecem insights em tempo real sobre níveis de umidade, otimizando o uso de água e estratégias de fertilização. Além disso, colares de monitoramento de gado garantem a gestão proativa da saúde e localização dos animais. Ao automatizar a irrigação e a distribuição de recursos com base em dados em tempo real, os agricultores podem conservar recursos e melhorar a saúde das culturas, levando, em última análise, ao aumento da lucratividade. A plataforma da Chirp aumenta a eficácia desses dispositivos IoT integrando-os em um sistema coeso gerenciado a partir de um único painel. A incorporação da tecnologia blockchain fortalece ainda mais a gestão de dados, garantindo armazenamento seguro e à prova de adulteração, além da rastreabilidade das vastas quantidades de informações geradas pelos dispositivos IoT. Os mineradores Blackbird da Chirp fornecem conectividade de longo alcance para esses dispositivos, facilitando a transmissão confiável de dados em grandes áreas sem a necessidade de conexões individuais à internet. Essa integração perfeita da tecnologia IoT posiciona a Chirp como um parceiro vital para os agricultores, capacitando-os a enfrentar desafios e aproveitar novas oportunidades no cenário agrícola em evolução.