O que chegou de novo?
Um grupo de investigação, com a participação da Huawei Technologies, anunciou a conclusão do pós-treinamento do modelo V4-Pro da DeepSeek, que conta com impressionantes 1,6 triliões de parâmetros. Este feito foi realizado utilizando um cluster de 1.000 chips Huawei Ascend 910C, abrindo novas possibilidades para o processamento de inteligência artificial em hardware chinês.
Por dentro da máquina (Análise Técnica)
O Ascend 910C é o principal acelerador de IA da Huawei e apresentou cerca de 60% do desempenho de inferência do Nvidia H100, segundo testes prévios. Enquanto a inferência, onde os modelos respondem a solicitações, tem sido competitiva, o desafio sempre foi o treinamento, onde os dados são recalibrados. A equipe conseguiu realizar o pós-treinamento completo, o que implica uma atualização de todos os pesos do modelo, ao invés de simplesmente adicionar uma camada de adaptação. Este procedimento é crucial, pois o pós-treinamento ajusta o comportamento do modelo através da adaptação a instruções específicas e à segurança, utilizando um corpus de pré-treinamento de mais de 32 triliões de tokens.
No entanto, a grande questão permanece: será que este hardware é capaz de suportar o pré-treinamento de modelos avançados a partir do zero? Até agora, a resposta parece ser não, uma vez que a Huawei teve de recorrer ao hardware da Nvidia para treinar modelos anteriores devido a limitações no seu próprio software e interconexões de chips.
Vale a pena o investimento?
A afirmação de conseguir executar o pós-treinamento em hardware Ascend é um progresso notável, mas falta substância nas comparações e benchmarks. Para os entusiastas de IA que ponderam investir em soluções de hardware da Huawei, é necessário proceder com cautela. Embora a capacidade de executar um modelo de 1,6 trilhão de parâmetros seja impressionante, é crucial saber se as promessas se traduzem em resultados práticos e eficientes.
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Veredito do Técnico
A Huawei deu um passo significativo com o seu Ascend 910C e o modelo V4-Pro, mas até que se prove a sua eficácia no treinamento em larga escala, os investimentos nesta plataforma devem ser feitos com prudência.
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