Janelas de contexto na IA esbarram em limites matemáticos e físicos
Capítulo 13 do Tecnologia em Perspectiva
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A promessa corporativa de processar milhões de tokens em comandos de inteligência artificial enfrenta gargalos estruturais no mecanismo de atenção da arquitetura Transformer. Como cada novo fragmento precisa ser comparado a todos os anteriores, a demanda computacional cresce de forma quadrática. Esse cálculo sobrecarrega o armazenamento no Cache KV (Chave-Valor), que pode exigir mais de trinta gigabytes de memória de vídeo para sequências de duzentos e cinquenta e seis mil tokens. Para mitigar o impacto, relatos atribuídos a especialistas próximos à Meta indicam a adoção de um Paralelismo de Contexto agressivo em até cento e vinte e oito processadores simultâneos no modelo Llama 3, alcançando noventa e três por cento de eficiência. No entanto, o Professor vê nisso um desgaste financeiro insustentável frente às limitações do silício, agravado pelo fato de que textos acima de cem mil tokens costumam provocar perdas de capacidade lógica e esquecimento de dados intermediários.
Diante de restrições geopolíticas e sanções dos Estados Unidos ao envio de superchips para a Ásia, a busca por eficiência migrou para a engenharia de software. A empresa DeepSeek, por exemplo, criou a técnica Multi-head Latent Attention, capaz de comprimir o espaço ocupado pelo Cache KV em até setenta e uma vezes. Paralelamente, a pesquisa sobre o modelo Proteus introduziu a ativação de memória bloqueada e progressiva, administrando o esforço à medida que a sequência se expande, sem necessidade de parâmetros adicionais. Na análise do Professor, essa movimentação expõe o esgotamento prático dos modelos baseados puramente em Transformers, apontando para um cenário onde o mercado será forçado a adotar matrizes híbridas para viabilizar o processamento de grandes volumes de texto.
