Pesquisadores treinaram um modelo de racioc\u00ednio de IA semelhante ao OpenAI em apenas 26 minutos, por menos de 50 d\u00f3lares. O estudo mostrou que o modelo, chamado s1, foi refinado usando uma t\u00e9cnica de destila\u00e7\u00e3o a partir de respostas do Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental, da Google, e um conjunto inicial de 1.000 perguntas.<\/p>\n
O projeto envolveu pesquisadores da Stanford University e da University of Washington. A equipe usou o modelo Qwen2.5, do Alibaba Cloud, como base aberta. O treinamento ocorreu com 16 GPUs Nvidia H100, dentro de um or\u00e7amento reduzido.<\/p>\n
A destila\u00e7\u00e3o permitiu que o s1 aprendesse com as respostas geradas por modelos maiores. Segundo o artigo, o processo buscou extrair capacidades de racioc\u00ednio de sistemas mais potentes sem custar caro. A equipe enfatiza que o s1 pode chegar a comparar-se com o o1 da OpenAI em tarefas de matem\u00e1tica.<\/p>\n
Para melhorar o racioc\u00ednio, os pesquisadores adotaram uma t\u00e9cnica de escalonamento em tempo de teste, que permite ao modelo pensar por mais tempo antes de responder. A estrat\u00e9gia incluiu inserir a palavra Wait nas respostas para incentivar uma verifica\u00e7\u00e3o de l\u00f3gica.<\/p>\n
O s1 \u00e9 derivado ainda do Qwen2.5 e se baseou, em parte, na resposta de Gemini 2.0 ao racioc\u00ednio experimental. Google informa, em termos de servi\u00e7o, que n\u00e3o \u00e9 permitido usar APIs para desenvolver modelos que concorram com seus sistemas. A veracidade dos detalhes foi confirmada por reportagens de TechCrunch e The Verge.<\/p>\n
Paralelamente, o estudo cita casos de outras iniciativas de IA com custos baixos. A OpenAI monitora disputas com a DeepSeek, cuja equipe afirma ter replicado t\u00e9cnicas de o1 a custo menor, o que gerou reclama\u00e7\u00f5es do fabricante. O artigo ressalta que o s1 afirma superar o o1 em quest\u00f5es de matem\u00e1tica competitiva em at\u00e9 27%.<\/p>\n
Especialistas veem modelos menores, mais baratos e r\u00e1pidos como amea\u00e7a \u00e0s grandes plataformas. Eles podem reduzir a necessidade de investimentos bilion\u00e1rios em treinamento e em data centers com GPUs, alterando o equil\u00edbrio entre empresas grandes e startups.<\/p>\n
As informa\u00e7\u00f5es sobre o desempenho do s1 surgem em meio a debate sobre acesso, propriedade intelectual e limites de uso de APIs de IA. A equipe tamb\u00e9m aponta que o distilado pode acelerar pesquisas na \u00e1rea, mantendo o foco na qualidade das respostas.<\/p>\n
Fontes citadas pela reportagem indicam que o avan\u00e7o n\u00e3o implica, por ora, a substitui\u00e7\u00e3o completa de grandes modelos comerciais. O estudo refor\u00e7a a tend\u00eancia de explorar solu\u00e7\u00f5es acess\u00edveis para testar capacidades de racioc\u00ednio e planejamento de IA.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"