O uso de modelos de linguagem de grande escala (LLMs) está em ascensão nas empresas, impulsionando serviços avançados. Porém, os altos custos computacionais para rodar esses modelos representam um desafio significativo. O framework chain-of-experts (CoE) surge como uma solução para tornar os LLMs mais eficientes em termos de recursos, enquanto melhora sua precisão em tarefas de raciocínio.
O CoE supera limitações de abordagens anteriores ao ativar “especialistas” – componentes do modelo que se especializam em tarefas específicas – de forma sequencial, e não em paralelo. Essa estrutura permite que os especialistas compartilhem resultados intermediários e colaborem de maneira incremental para criar melhores resultados.
Este tipo de arquitetura se destaca em aplicações que demandam alta intensidade de inferência, onde a eficiência reduz custos e melhora a experiência do usuário.
Modelos LLM Densos e Mistura de Especialistas (MoE)
Os LLMs clássicos, ou modelos densos, ativam todos os seus parâmetros ao mesmo tempo durante a inferência. Isso gera uma alta demanda computacional, especialmente à medida que os modelos crescem em tamanho. A arquitetura mixture-of-experts (MoE), empregada em modelos como DeepSeek-V3 e (possivelmente) GPT-4o, busca resolver esse problema dividindo o modelo em especialistas.
Nos MoEs, um roteador seleciona um subconjunto de especialistas para processar cada entrada. Isso reduz a sobrecarga computacional em comparação aos modelos densos. Por exemplo, o DeepSeek-V3, com 671 bilhões de parâmetros e 257 especialistas, utiliza apenas nove especialistas por token de entrada, ativando cerca de 37 bilhões de parâmetros durante a inferência.
Apesar disso, os MoEs apresentam limitações. Primeiramente, os especialistas operam de forma independente, o que prejudica tarefas que exigem maior coordenação e entendimento contextual. Em segundo lugar, a arquitetura MoE é altamente esparsa, resultando em alta exigência de memória, mesmo quando apenas um pequeno subconjunto do modelo está ativo.
O Framework Chain-of-experts
O chain-of-experts aborda essas limitações ativando especialistas sequencialmente. Com isso, cada especialista pode construir sobre os resultados do anterior, permitindo uma colaboração mais contextual e eficiente.
O CoE utiliza um processo iterativo. Inicialmente, as entradas são encaminhadas para um grupo de especialistas, que processam e repassam as respostas para o próximo conjunto. Esse método iterativo aumenta a capacidade do modelo de lidar com tarefas complexas, fornecendo entradas com maior compreensão contextual.
Por exemplo, em tarefas de raciocínio matemático ou inferência lógica, o CoE permite que cada especialista se baseie em insights anteriores, aprimorando tanto a precisão quanto o desempenho. Além disso, a abordagem sequencial reduz cálculos redundantes comuns em modelos que operam apenas em paralelo, beneficiando empresas que buscam IA eficiente e de alto desempenho.
Vantagens-Chave do Chain-of-experts
O CoE destaca-se por combinar ativação sequencial e colaboração entre especialistas, oferecendo vantagens significativas:
- Melhoria de Performance: O processo iterativo permite que os especialistas sejam escolhidos com base nos resultados de estágios anteriores, criando um mecanismo de roteamento dinâmico.
- Eficiência Computacional: O modelo melhora o desempenho sem aumentar os requisitos computacionais, o que é essencial em cenários complexos, como tarefas matemáticas.
- Redução de Memória: O CoE exige menos memória em comparação com os MoEs, tornando-o mais acessível para empresas com restrições de infraestrutura.
Em benchmarks matemáticos, o CoE demonstrou superioridade. Um modelo CoE com 64 especialistas, quatro roteados e duas iterações de inferência (CoE-2(4/64)) superou um MoE com 64 especialistas e oito roteados (MoE(8/64)).
Além da redução de memória, o CoE possibilita arquiteturas mais eficientes. Um CoE-2(8/64) com quatro camadas de redes neurais oferece o mesmo desempenho de um MoE(8/64) com oito camadas, utilizando 42% menos memória.
Os pesquisadores também destacaram a aceleração proporcionada pelo CoE. Ele permite mais combinações de especialistas, resultando em aprendizado de tarefas mais complexas sem aumentar os custos operacionais.
Transformando a Acessibilidade da IA para Empresas
Os custos operacionais reduzidos e o desempenho otimizado tornam o CoE uma escolha atrativa para empresas que desejam adotar IA avançada sem grandes investimentos em infraestrutura. Esse framework representa um passo importante em direção a soluções de IA mais acessíveis e sustentáveis.
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