Modelos de raciocínio, anunciados como o próximo grande salto na evolução dos grandes modelos de linguagem (LLMs), demonstraram avanços notáveis, particularmente em domínios que exigem resolução de problemas intrincada, como matemática e programação de computadores. Esses sistemas sofisticados, que se distinguem por uma fase adicional de "treinamento de raciocínio", aproveitam o aprendizado por reforço para ajustar suas capacidades para enfrentar desafios complexos. O o3 da OpenAI se destaca como um exemplo pioneiro, mostrando ganhos significativos de desempenho em relação ao seu antecessor, o1, de acordo com as avaliações de benchmark. A questão central agora que paira sobre o campo é a sustentabilidade desse progresso. Esses modelos podem continuar a avançar no mesmo ritmo simplesmente aumentando o poder computacional?
A Epoch AI, uma organização de pesquisa focada nos impactos sociais da inteligência artificial, assumiu a tarefa de desvendar essa questão. Josh You, um analista de dados da Epoch AI, realizou uma análise abrangente para determinar os níveis atuais de investimento computacional no treinamento de raciocínio e para avaliar o potencial restante de expansão.
A Onda Computacional por Trás dos Modelos de Raciocínio
A OpenAI declarou publicamente que o o3 foi treinado com dez vezes mais recursos computacionais dedicados ao raciocínio em comparação com o1 – um aumento substancial alcançado em apenas quatro meses. Um gráfico produzido pela OpenAI ilustra vividamente a estreita correlação entre o poder computacional e o desempenho no benchmark de matemática AIME. A Epoch AI levanta a hipótese de que esses números se referem especificamente à segunda fase do treinamento, o treinamento de raciocínio, em vez do processo completo de treinamento do modelo.
Para colocar esses números em perspectiva, a Epoch AI examinou modelos comparáveis. O DeepSeek-R1, por exemplo, foi treinado com cerca de 6e23 FLOP (operações de ponto flutuante por segundo) a um custo estimado de US$ 1 milhão, alcançando resultados de benchmark semelhantes aos do o1.
As gigantes da tecnologia Nvidia e Microsoft também contribuíram para o desenvolvimento de modelos de raciocínio, fornecendo dados de treinamento acessíveis ao público. O Llama-Nemotron Ultra 253B da Nvidia utilizou aproximadamente 140.000 horas de GPU H100, equivalentes a aproximadamente 1e23 FLOP, para sua fase de treinamento de raciocínio. O Phi-4-reasoning da Microsoft empregou ainda menos poder computacional, abaixo de 1e20 FLOP. Um fator crítico que distingue esses modelos é sua forte dependência de dados de treinamento sintéticos gerados por outros sistemas de IA. A Epoch AI enfatiza que essa dependência torna as comparações diretas com modelos como o o3 mais difíceis devido às diferenças inerentes entre dados reais e sintéticos e seu impacto no aprendizado e generalização do modelo.
Definindo "Treinamento de Raciocínio": Uma Área Obscura
Outra camada de complexidade decorre da falta de uma definição universalmente aceita de "treinamento de raciocínio". Além do aprendizado por reforço, alguns modelos incorporam técnicas como ajuste fino supervisionado. A ambiguidade em torno dos componentes incluídos nas estimativas de computação introduz inconsistências, dificultando a comparação precisa de recursos entre diferentes modelos.
Até o momento, os modelos de raciocínio ainda consomem significativamente menos poder computacional do que as execuções de treinamento de IA mais extensas, como o Grok 3, que excede 1e26 FLOP. As fases de treinamento de raciocínio contemporâneas normalmente operam entre 1e23 e 1e24 FLOP, deixando uma margem considerável para expansão potencial – ou assim parece à primeira vista.
Dario Amodei, CEO da Anthropic, compartilha uma perspectiva semelhante. Ele postula que um investimento de US$ 1 milhão em treinamento de raciocínio pode render um progresso significativo. No entanto, as empresas estão explorando ativamente maneiras de aumentar o orçamento para essa fase de treinamento secundária para centenas de milhões de dólares e além, o que sugere um futuro onde a economia do treinamento muda drasticamente.
Se a tendência atual de aumentos de aproximadamente dez vezes no poder computacional a cada três a cinco meses continuar, a computação de treinamento de raciocínio poderá potencialmente alcançar a computação total de treinamento dos modelos líderes já no próximo ano. No entanto, Josh You prevê que o crescimento acabará desacelerando para aproximadamente um aumento de 4x por ano, alinhando-se com as tendências mais amplas do setor. Essa desaceleração provavelmente será impulsionada por uma combinação de fatores, incluindo retornos decrescentes sobre o investimento em treinamento, o aumento do custo dos recursos computacionais e as limitações dos dados de treinamento disponíveis.
Além da Computação: Os Gargalos no Horizonte
A Epoch AI enfatiza que o poder computacional não é o único fator limitante. O treinamento de raciocínio requer quantidades substanciais de tarefas desafiadoras e de alta qualidade. Adquirir tais dados é difícil; gerá-los sinteticamente é ainda mais. O problema com os dados sintéticos não é apenas a autenticidade; muitos argumentam que a qualidade é ruim. Além disso, a eficácia dessa abordagem fora de domínios altamente estruturados como matemática e programação de computadores permanece incerta. No entanto, projetos como "Deep Research" no ChatGPT, que utiliza uma versão personalizada do o3, sugerem potencial para uma aplicabilidade mais ampla.
Tarefas trabalhosas nos bastidores, como selecionar tarefas apropriadas, projetar funções de recompensa e desenvolver estratégias de treinamento, também representam desafios. Esses custos de desenvolvimento, muitas vezes excluídos das estimativas de computação, contribuem significativamente para a despesa geral do treinamento de raciocínio.
Apesar desses desafios, a OpenAI e outros desenvolvedores permanecem otimistas. Como observa a Epoch AI, as curvas de escala para treinamento de raciocínio atualmente se assemelham ao progresso log-linear clássico observado no pré-treinamento. Além disso, o o3 demonstra ganhos substanciais não apenas em matemática, mas também em tarefas de software baseadas em agentes, indicando o potencial versátil dessa nova abordagem.
O futuro desse progresso depende da escalabilidade do treinamento de raciocínio – tecnicamente, economicamente e em termos de conteúdo. Os pontos a seguir exploram vários fatores-chave que determinarão o futuro desses modelos:
- Escalabilidade Técnica: Refere-se à capacidade de aumentar os recursos computacionais usados no treinamento sem encontrar obstáculos técnicos intransponíveis. Isso inclui avanços em hardware, software e algoritmos para utilizar de forma eficiente conjuntos de dados maiores e infraestrutura de computação mais poderosa. À medida que os modelos crescem em tamanho e complexidade, a escalabilidade técnica torna-se cada vez mais crítica para o progresso contínuo. A arquitetura subjacente precisará evoluir para acompanhar a escala dos modelos.
- Escalabilidade Econômica: Envolve a viabilidade de aumentar os recursos computacionais dentro de restrições orçamentárias razoáveis. Se o custo do treinamento aumentar linearmente ou exponencialmente com o tamanho do modelo, pode se tornar proibitivamente caro buscar ganhos adicionais. Como tal, um treinamento mais barato e eficiente pode ser necessário. Inovações em hardware e técnicas de otimização que reduzem o custo por FLOP são cruciais para a escalabilidade econômica. A tendência tem sido focar em modelos cada vez maiores, mas com um orçamento finito, os incentivos mudarão para treinar os modelos mais eficientes.
- Escalabilidade de Conteúdo: Destaca a disponibilidade de dados de treinamento de alta qualidade que podem efetivamente impulsionar ganhos na capacidade de raciocínio. À medida que os modelos se tornam mais sofisticados, conjuntos de dados mais difíceis e diversos são necessários para desafiá-los e evitar o sobreajuste. A disponibilidade de tais conjuntos de dados é limitada, especialmente em domínios que exigem raciocínio complexo. As técnicas de geração de dados sintéticos podem ajudar a aliviar esse gargalo, mas devem ser cuidadosamente projetadas para evitar vieses ou imprecisões que possam degradar o desempenho do modelo.
O Futuro da Computação
É fácil para nós, leigos, pensarmos que estamos no caminho da computação infinita. No entanto, na realidade, é limitada e, no futuro, esse limite pode se tornar mais aparente. Nesta seção, exploraremos algumas maneiras pelas quais a computação pode evoluir no futuro e como essas mudanças afetarão o setor de LLM.
Computação Quântica
A computação quântica representa uma mudança de paradigma na computação, aproveitando os princípios da mecânica quântica para resolver problemas que são intratáveis para computadores clássicos. Embora ainda em seus estágios iniciais, a computação quântica tem um potencial imenso para acelerar as cargas de trabalho de IA, incluindo o treinamento de modelos de raciocínio. Algoritmos quânticos como têmpera quântica e solucionadores de autovalores variacionais quânticos (VQEs) podem potencialmente otimizar os parâmetros do modelo de forma mais eficiente do que os métodos de otimização clássicos, reduzindo os recursos computacionais necessários para o treinamento. Por exemplo, algoritmos quânticos de aprendizado de máquina podem aprimorar a otimização de redes neurais complexas, levando a tempos de treinamento mais rápidos e potencialmente melhor desempenho do modelo.
No entanto, desafios significativos permanecem na expansão dos computadores quânticos e no desenvolvimento de algoritmos quânticos robustos. A tecnologia ainda é amplamente experimental e computadores quânticos práticos com qubits (bits quânticos) suficientes e tempos de coerência ainda não estão prontamente disponíveis. Além disso, o desenvolvimento de algoritmos quânticos adaptados a tarefas específicas de IA requer conhecimento especializado e é uma área de pesquisa contínua. A adoção generalizada da computação quântica em IA permanece a vários anos de distância e só é provável que seja prática quando os computadores estiverem disponíveis.
Computação Neuromórfica
A computação neuromórfica imita a estrutura e a função do cérebro humano para realizar a computação. Ao contrário dos computadores tradicionais que dependem da lógica binária e do processamento sequencial, os chips neuromórficos utilizam neurônios e sinapses artificiais para processar informações de forma paralela e eficiente em termos de energia. Essa arquitetura é adequada para tarefas de IA que envolvem reconhecimento de padrões, aprendizado e adaptação, como o treinamento de modelos de raciocínio. Os chips neuromórficos podem potencialmente reduzir o consumo de energia e a latência associados ao treinamento de grandes modelos de IA, tornando-o mais economicamente viável e ambientalmente sustentável.
O Loihi da Intel e o TrueNorth da IBM são exemplos de chips neuromórficos que demonstraram resultados promissores em aplicações de IA. Esses chips são capazes de realizar tarefas complexas de IA com um consumo de energia significativamente menor em comparação com CPUs e GPUs tradicionais. No entanto, a computação neuromórfica ainda é um campo relativamente novo e desafios permanecem no desenvolvimento de ferramentas de programação robustas e na otimização de algoritmos para arquiteturas neuromórficas. Além disso, a disponibilidade limitada de hardware neuromórfico e a falta de conhecimento generalizado em computação neuromórfica dificultaram a adoção dessa tecnologia nas aplicações de IA convencionais.
Computação Analógica
A computação analógica utiliza quantidades físicas contínuas, como tensão ou corrente, para representar e processar informações, em vez de sinais digitais discretos. Os computadores analógicos podem realizar certas operações matemáticas, como equações diferenciais e álgebra linear, muito mais rápido e eficiente do que os computadores digitais, especialmente em tarefas que podem ser úteis para o raciocínio. A computação analógica pode ser útil para treinar modelos ou para executar inferência quando necessário.
No entanto, a computação analógica enfrenta desafios em precisão, escalabilidade e programabilidade. Os circuitos analógicos são suscetíveis a ruído e desvio, o que pode degradar a precisão dos cálculos. Ampliar os computadores analógicos para lidar com modelos de IA grandes e complexos também é um desafio técnico. Além disso, a programação de computadores analógicos normalmente requer conhecimento especializado e é mais difícil do que a programação de computadores digitais. Apesar desses desafios, há um interesse crescente na computação analógica como uma alternativa potencial para a computação digital para aplicações específicas de IA, particularmente aquelas que exigem alta velocidade e eficiência energética.
Computação Distribuída
A computação distribuída envolve a distribuição de cargas de trabalho de IA em várias máquinas ou dispositivos conectados por uma rede. Essa abordagem permite que as organizações aproveitem o poder computacional coletivo de um grande número de recursos para acelerar o treinamento e a inferência de IA. A computação distribuída é essencial para treinar grandes modelos de linguagem (LLMs) e outros modelos complexos de IA que exigem conjuntos de dados massivos e recursos computacionais.
Frameworks como TensorFlow, PyTorch e Apache Spark fornecem ferramentas e APIs para distribuir cargas de trabalho de IA em clusters de máquinas. Esses frameworks permitem que as organizações ampliem suas capacidades de IA adicionando mais recursos computacionais conforme necessário. No entanto, a computação distribuída introduz desafios no gerenciamento de dados, sobrecarga de comunicação e sincronização. Distribuir dados de forma eficiente entre várias máquinas e minimizar os atrasos de comunicação são cruciais para maximizar o desempenho dos sistemas de IA distribuídos. Além disso, garantir que as diferentes máquinas ou dispositivos estejam devidamente sincronizados e coordenados é essencial para alcançar resultados precisos e confiáveis.
Conclusão
A trajetória dos modelos de raciocínio está inegavelmente interligada com a disponibilidade e escalabilidade dos recursos computacionais. Embora o ritmo atual de progresso impulsionado pelo aumento da computação seja impressionante, vários fatores, incluindo a escassez de dados de treinamento de alta qualidade, o aumento do custo da computação e o surgimento de paradigmas de computação alternativos, sugerem que a era da escala de computação desenfreada pode estar se aproximando de seus limites. O futuro dos modelos de raciocínio provavelmente dependerá de nossa capacidade de superar essas limitações e explorar novas abordagens para aprimorar as capacidades de IA. Com todas essas informações, podemos supor que o aumento nas capacidades do modelo de raciocínio pode em breve começar a diminuir devido a uma das inúmeras restrições discutidas.