A inteligência artificial (IA) está a crescer rapidamente, mas as suas enormes exigências energéticas e custos computacionais estão a tornar-se insustentáveis. Agora, uma solução surpreendente está a emergir do mundo da física quântica: redes de tensores. Originalmente desenvolvidas para lidar com interações complexas entre partículas, estas estruturas matemáticas estão a revelar-se extremamente eficazes na compressão de modelos de IA, reduzindo o consumo de energia e até tornando a IA mais acessível.
O gargalo: modelos de IA inchados
Grandes modelos de linguagem (LLMs) como o ChatGPT são notoriamente intensivos em recursos. Seu tamanho e complexidade exigem grandes quantidades de energia para treinar e operar, levando algumas empresas de tecnologia a considerar soluções extremas, como pequenas usinas nucleares dedicadas para manter os data centers online. Esta não é apenas uma preocupação ambiental; também limita onde a IA pode ser implantada.
O problema central é a dimensionalidade. À medida que os modelos de IA abordam tarefas mais complexas, o número de variáveis explode, impossibilitando o armazenamento e o processamento. Os físicos resolveram isso há décadas com redes de tensores.
Redes Tensoriais: Uma Solução de Compressão Baseada na Física
As redes de tensores dividem conjuntos de dados colossais em componentes menores e mais gerenciáveis. Imagine uma salsicha gigante que é grande demais para ser cozida de uma só vez; torcê-lo em cachorros-quentes com porções perfeitas deixa-o pronto para grelhar. Da mesma forma, as redes de tensores dissecam tensores massivos (matrizes multidimensionais de números) em tensores menores e vinculados.
A principal vantagem? Eles preservam a precisão enquanto reduzem significativamente o tamanho. A Multiverse Computing, uma startup cofundada pelo físico Román Orús, já demonstrou isso com o modelo Llama 2 7B. Sua técnica CompactifAI comprime o modelo em mais de 90%, de 27 GB para apenas 2 GB, com uma queda mínima na precisão.
Além da compressão: uma nova arquitetura de IA
A visão de longo prazo é ainda mais ousada: construir modelos de IA do zero usando redes tensoras, ignorando totalmente as redes neurais tradicionais. As redes neurais, embora poderosas, consomem muita energia e são opacas. As redes tensores oferecem potencial para treinamento mais rápido e funcionamento interno mais transparente.
Miles Stoudenmire, do Flatiron Institute, acredita que esta abordagem poderia desbloquear o “poder latente” da IA, permitindo-lhe funcionar de forma eficiente em dispositivos pessoais sem depender de ligações à nuvem. Imagine geladeiras ou máquinas de lavar alimentadas por IA operando off-line.
Como funciona: a maldição da dimensionalidade e sua cura
A “maldição da dimensionalidade” é a ideia de que à medida que a complexidade dos dados aumenta, o armazenamento se torna impossível. Uma planilha é uma matriz 2D; os tensores generalizam isso para múltiplas dimensões. Considere rastrear as preferências de pizza de 100.000 pessoas (100 coberturas, 100 molhos). O tensor resultante teria um bilhão de números, mas ainda assim administrável. No entanto, adicione mais variáveis (crosta, queijo) e o tamanho dos balões exponencialmente.
As redes de tensores resolvem isso representando um tensor gigante como uma rede de tensores menores. As correlações entre os pontos de dados são fundamentais. Por exemplo, quem gosta de cogumelos brancos também gosta de cremini. Ao eliminar a redundância, as redes tensores comprimem o modelo sem sacrificar o desempenho.
Resultados do mundo real e perspectivas futuras
Os benefícios já estão sendo vistos na prática. A Sopra Steria descobriu que a versão compactada do Llama 3.1 8B do Multiverse consumia de 30 a 40% menos energia. Pesquisadores do Imperial College London mostraram que a compressão da rede tensorial pode até melhorar a precisão em comparação com modelos de tamanho real, já que grandes conjuntos de dados geralmente contêm irrelevâncias filtradas pela técnica.
O objetivo final é ir além da compressão e criar arquiteturas de IA inteiramente novas baseadas em redes tensores. Essa abordagem poderia reduzir drasticamente os tempos de treinamento (um modelo demonstrado treinado em 4 segundos em comparação com 6 minutos para uma rede neural equivalente) e tornar os modelos de IA mais compreensíveis.
Redes tensores não são apenas um truque de compressão; eles representam uma mudança fundamental na forma como construímos e implantamos a IA. Se for bem-sucedido, isso poderá desbloquear um futuro onde a IA poderosa será eficiente em termos energéticos, acessível e transparente.
