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Pesquisadores estão migrando para modelos de linguagem menores, apesar da capacidade superior de seus equivalentes maiores. Embora modelos maiores consigam executar uma variedade maior de tarefas, a pegada reduzida dos modelos menores os torna ferramentas atraentes para diversas aplicações. A facilidade de implantação e a menor demanda por recursos computacionais são fatores-chave que impulsionam essa mudança de foco.
Essa mudança de paradigma na pesquisa de inteligência artificial reflete uma busca por eficiência e acessibilidade. Modelos menores permitem que mais pesquisadores trabalhem com IA, reduzindo a barreira de entrada representada pela necessidade de infraestrutura computacional complexa e cara, usualmente associada a modelos de linguagem de grande porte. A possibilidade de rodar esses modelos em dispositivos com menor capacidade de processamento abre um leque de novas oportunidades e aplicações em áreas diversas, contribuindo para o avanço da pesquisa em inteligência artificial de maneira mais inclusiva e abrangente.
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