{"id":29293,"date":"2025-02-22T21:01:21","date_gmt":"2025-02-23T01:01:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.pedroandretta.info\/index\/?p=29293"},"modified":"2025-02-22T21:01:25","modified_gmt":"2025-02-23T01:01:25","slug":"reduzindo-a-ia-ao-seu-tamanho-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.pedroandretta.info\/index\/2025\/02\/reduzindo-a-ia-ao-seu-tamanho-science\/","title":{"rendered":"Reduzindo a IA ao seu tamanho \/ Science"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Reduzindo a IA ao seu tamanho<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>\u00c0 medida que os LLMs s\u00e3o alimentados com mais e mais dados de treinamento e par\u00e2metros para ajustar e expandir sua capacidade de responder a consultas, os modelos tamb\u00e9m aumentaram drasticamente em custo. Os chips de hardware de IA mais recentes podem custar cerca de US$ 40.000 cada, e o ChatGPT sozinho usa dezenas de milhares desses chips. Os modelos de IA generativa tamb\u00e9m est\u00e3o famintos por energia, o que significa mais uso de \u00e1gua e emiss\u00f5es de gases de efeito estufa. Algumas estimativas t\u00eam o ChatGPT sugando quase 600 megawatts-hora de energia todos os dias \u2014 mais de 50 vezes o que uma casa m\u00e9dia dos EUA consome em um ano . (E levou consideravelmente mais energia do que isso para treinar o ChatGPT inicialmente.)<\/p>\n\n\n\n<p>via Science<\/p>\n\n\n\n<p>#IA<\/p>\n\n\n\n<p>Dispon\u00edvel em: <a href=\"https:\/\/www.science.org\/content\/article\/what-s-tinyml-global-south-s-alternative-power-hungry-pricey-ai\">https:\/\/www.science.org\/content\/article\/what-s-tinyml-global-south-s-alternative-power-hungry-pricey-ai<\/a><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img data-recalc-dims=\"1\" decoding=\"async\" width=\"600\" height=\"408\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/www.pedroandretta.info\/index\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/image-71.png?resize=600%2C408&#038;ssl=1\" alt=\"\" class=\"wp-image-29294\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/www.pedroandretta.info\/index\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/image-71.png?resize=600%2C408&amp;ssl=1 600w, https:\/\/i0.wp.com\/www.pedroandretta.info\/index\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/image-71.png?resize=300%2C204&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/www.pedroandretta.info\/index\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/image-71.png?resize=768%2C523&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/www.pedroandretta.info\/index\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/image-71.png?w=783&amp;ssl=1 783w\" sizes=\"(max-width: 600px) 100vw, 600px\" \/><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Reduzindo a IA ao seu tamanho \u00c0 medida que os LLMs s\u00e3o alimentados com mais e mais dados de treinamento e par\u00e2metros para ajustar e expandir sua capacidade de responder a consultas, os modelos tamb\u00e9m aumentaram drasticamente em custo. 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