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Thinking Machines lança Inkling, seu primeiro modelo de IA multimodal

A startup liderada por Mira Murati apresentou o Inkling, um modelo de pesos abertos com arquitetura Mixture-of-Experts focado em versatilidade e customização.

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Foto: Thinking Machines News
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15/07 às 15:31 · atualizado há 6min

Pontos principais

  • O Inkling é o primeiro modelo de IA disponibilizado publicamente pela Thinking Machines Lab.
  • A arquitetura utiliza a técnica Mixture-of-Experts (MoE) com 975 bilhões de parâmetros totais e 41 bilhões ativos.
  • O modelo é multimodal, possuindo capacidade de processar e raciocinar sobre texto, imagens e áudio.
  • A ferramenta permite o controle do esforço de raciocínio durante o processamento de dados.
  • O projeto foi lançado como pesos abertos, permitindo maior acessibilidade e personalização pela comunidade.
  • Desenvolvedores podem realizar ajustes finos (fine-tuning) no modelo através da plataforma Tinker.
  • A iniciativa busca desafiar a hegemonia de grandes laboratórios de IA com foco em modelos menores e adaptáveis.

A Thinking Machines Lab, startup fundada pela ex-executiva da OpenAI Mira Murati, anunciou o lançamento do Inkling, seu primeiro modelo de inteligência artificial de pesos abertos. Com 975 bilhões de parâmetros totais e 41 bilhões ativos, o modelo utiliza a arquitetura Mixture-of-Experts (MoE) para oferecer uma capacidade de processamento ampla e versátil, diferenciando-se dos modelos de fronteira massivos que dominam o mercado atual. A tecnologia é multimodal, permitindo que usuários processem e raciocinem sobre diferentes tipos de mídia, incluindo texto, imagens e áudio, com a possibilidade de ajustar o esforço computacional conforme a necessidade.

O lançamento marca uma estratégia clara da empresa em competir com gigantes do setor, como OpenAI e Anthropic, ao oferecer alternativas mais acessíveis e customizáveis para desenvolvedores e empresas. Ao disponibilizar o Inkling como um modelo de pesos abertos, a Thinking Machines pretende fomentar a inovação fora dos sistemas de tamanho único, permitindo que a comunidade realize ajustes finos (fine-tuning) por meio da plataforma Tinker ou via repositórios como o Hugging Face. O movimento reflete uma tendência crescente no setor de IA, onde a eficiência e a adaptabilidade tornam-se diferenciais competitivos frente aos modelos generalistas de larga escala.

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