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Transformers Eficientes: Mistura de Especialistas com Acesso Disperso (MoE)

2025-04-20

As camadas feed-forward em modelos Transformer costumam ser massivas, criando um gargalo de eficiência. A Mistura de Especialistas com Acesso Disperso (MoE) oferece uma solução elegante. O MoE decompõe a grande camada feed-forward em várias redes menores de "especialistas" e usa um roteador para selecionar o subconjunto ideal de especialistas para o cálculo de cada token, reduzindo significativamente o custo computacional e melhorando a eficiência. Esta postagem detalha o funcionamento do MoE, fornece uma implementação NumPy e discute questões-chave como o balanceamento de carga dos especialistas.

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Desenvolvimento Eficiência do Modelo

Entropia Cruzada: Uma Imersão na Função de Perda para Classificação

2025-04-13

Esta publicação fornece uma explicação clara do papel da entropia cruzada como uma função de perda em tarefas de classificação de aprendizado de máquina. Começando com conceitos de teoria da informação, como conteúdo de informação e entropia, ela constrói até a entropia cruzada, comparando-a com a divergência KL. O artigo conclui demonstrando a relação entre a entropia cruzada e a estimativa de máxima verossimilhança com exemplos numéricos, esclarecendo sua aplicação no aprendizado de máquina.

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IA entropia cruzada função de perda

Fazendo Milagres com Quatro 2s: Uma Solução Elegante para um Quebra-Cabeça Matemático

2025-02-23

Um quebra-cabeça matemático aparentemente simples: usando apenas quatro 2s e qualquer operação matemática, gere qualquer número natural. Da aritmética do ensino fundamental à matemática avançada da universidade, todos podem participar. Inicialmente um desafio aparentemente simples, a dificuldade aumenta com a introdução de expoentes, fatoriais, etc. Por fim, o físico Dirac, usando raízes quadradas aninhadas e logaritmos, encontrou uma solução geral, resolvendo elegantemente este problema secular, mesmo com apenas quatro 2s.

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Diversos raízes quadradas aninhadas

Decoradores JIT do Python: Três Estratégias de Implementação

2025-02-03

Este artigo aprofunda o popular padrão de decorador JIT em Python, particularmente seu uso nas bibliotecas JAX e Triton. O autor implementa três decoradores JIT do zero usando um exemplo simplificado: baseado em AST, baseado em bytecode e baseado em rastreamento. A abordagem baseada em AST manipula diretamente a Árvore de Sintaxe Abstrata; a abordagem baseada em bytecode alavanca o interpretador de bytecode do Python; e a abordagem baseada em rastreamento constrói um IR de expressão rastreando a execução da função em tempo de execução. O artigo detalha as vantagens e desvantagens de cada abordagem e usa JAX e Numba como exemplos para ilustrar suas estratégias em aplicações do mundo real.

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Desenvolvimento

Implementando Raft: Uma Imersão no Consenso Distribuído

2024-12-21

Este é o primeiro post de uma série que detalha o algoritmo de consenso distribuído Raft e sua implementação em Go. O Raft resolve o problema de replicar uma máquina de estado determinística em vários servidores, garantindo a disponibilidade do serviço mesmo com falhas de servidores. O post apresenta os componentes principais do Raft: a máquina de estado, o log, o módulo de consenso, os papéis de líder/seguidor e a interação do cliente. Ele discute a tolerância a falhas do Raft, o teorema CAP e a escolha de Go como linguagem de implementação. Postagens subsequentes mergulharão nos detalhes da implementação do algoritmo.

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Desenvolvimento Consenso Distribuído