{"id":214679,"date":"2025-09-02T21:00:00","date_gmt":"2025-09-03T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/production.portaltela.com\/noticias\/2025\/09\/02\/xquant-revoluciona-o-mercado-financeiro-com-inteligencia-artificial-avancada\/"},"modified":"2025-09-02T21:00:00","modified_gmt":"2025-09-03T00:00:00","slug":"xquant-revoluciona-o-mercado-financeiro-com-inteligencia-artificial-avancada","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.portaltela.com\/cotidiano\/tecnologia\/2025\/09\/02\/xquant-revoluciona-o-mercado-financeiro-com-inteligencia-artificial-avancada\/","title":{"rendered":"XQuant revoluciona o mercado financeiro com intelig\u00eancia artificial avan\u00e7ada"},"content":{"rendered":"

Os desenvolvedores de modelos de linguagem (LLMs) enfrentam desafios significativos relacionados \u00e0 velocidade de infer\u00eancia<\/strong>, especialmente devido ao uso intensivo de mem\u00f3ria. Recentemente, uma pesquisa realizada por institui\u00e7\u00f5es como a UC Berkeley e a FuriosaAI apresentou o m\u00e9todo XQuant<\/strong>, que promete reduzir o uso de mem\u00f3ria em at\u00e9 12 vezes<\/strong> durante a infer\u00eancia, sem comprometer a precis\u00e3o.<\/p>\n

O m\u00e9todo XQuant inova ao permitir a rematerializa\u00e7\u00e3o de chaves e valores durante o processo de infer\u00eancia. Isso \u00e9 crucial, pois a mem\u00f3ria<\/strong> \u00e9 um fator limitante na execu\u00e7\u00e3o de LLMs, que frequentemente requerem grandes quantidades de dados para serem processados. O XQuant substitui o tradicional cache de chave-valor (KV) por uma abordagem que armazena apenas as ativa\u00e7\u00f5es de entrada da camada, permitindo que as chaves e valores sejam recalculados conforme necess\u00e1rio.<\/p>\n

Desafios do KV Cache<\/h3>\n

O cache KV \u00e9 uma estrutura que armazena representa\u00e7\u00f5es de sequ\u00eancias para ajudar os modelos a manter o contexto durante a gera\u00e7\u00e3o de texto. No entanto, seu uso cresce linearmente com o comprimento da entrada, resultando em um aumento exponencial da mem\u00f3ria necess\u00e1ria. M\u00e9todos comuns de compress\u00e3o, como a quantiza\u00e7\u00e3o, muitas vezes levam a uma queda na precis\u00e3o do modelo, especialmente quando a compress\u00e3o \u00e9 excessiva.<\/p>\n

A pesquisa sobre o XQuant sugere que, ao aumentar ligeiramente o custo computacional, \u00e9 poss\u00edvel reduzir drasticamente o uso de mem\u00f3ria. Essa abordagem n\u00e3o apenas melhora a efici\u00eancia, mas tamb\u00e9m evita as perdas de precis\u00e3o associadas a m\u00e9todos tradicionais de compress\u00e3o.<\/p>\n

Vantagens do XQuant<\/h3>\n

O XQuant e sua varia\u00e7\u00e3o, XQuant-CL<\/strong>, demonstraram ser eficazes em contornar as limita\u00e7\u00f5es do cache KV, mantendo a precis\u00e3o do modelo. A t\u00e9cnica permite que os desenvolvedores aproveitem ao m\u00e1ximo a capacidade computacional dos GPUs, que, embora sejam cada vez mais r\u00e1pidos, enfrentam desafios na transfer\u00eancia de dados.<\/p>\n

Os resultados preliminares indicam que o XQuant pode oferecer ganhos significativos em desempenho, tornando-se uma solu\u00e7\u00e3o promissora para os problemas de mem\u00f3ria que afetam a infer\u00eancia em LLMs. Essa inova\u00e7\u00e3o pode abrir novas possibilidades para o desenvolvimento de modelos mais eficientes e precisos, contribuindo para o avan\u00e7o da intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    \n
  • Desenvolvedores de modelos de linguagem (LLMs) enfrentam desafios com a velocidade de infer\u00eancia devido ao uso intensivo de mem\u00f3ria.<\/li>\n
  • A pesquisa de institui\u00e7\u00f5es como a Universidade da Calif\u00f3rnia em Berkeley e a FuriosaAI introduziu o m\u00e9todo XQuant.<\/li>\n
  • O XQuant reduz o uso de mem\u00f3ria em at\u00e9 doze vezes durante a infer\u00eancia, sem afetar a precis\u00e3o do modelo.<\/li>\n
  • O m\u00e9todo permite a rematerializa\u00e7\u00e3o de chaves e valores, substituindo o cache de chave-valor (KV) por uma abordagem que armazena apenas as ativa\u00e7\u00f5es de entrada.<\/li>\n
  • Resultados preliminares mostram que o XQuant pode melhorar significativamente o desempenho dos LLMs, tornando-os mais eficientes.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"author":15,"featured_media":214743,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"summary":"M\u00e9todo XQuant reduz uso de mem\u00f3ria em at\u00e9 12 vezes na infer\u00eancia de modelos de linguagem, mantendo a precis\u00e3o e melhorando a efici\u00eancia","footnotes":""},"categories":[16],"tags":[180,94,85,105,98],"class_list":["post-214679","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tecnologia","tag-descobertas","tag-economia","tag-inovacao","tag-inteligencia-artificial","tag-pesquisa"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.portaltela.com\/api\/wp\/v2\/posts\/214679","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.portaltela.com\/api\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.portaltela.com\/api\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.portaltela.com\/api\/wp\/v2\/users\/15"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.portaltela.com\/api\/wp\/v2\/comments?post=214679"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.portaltela.com\/api\/wp\/v2\/posts\/214679\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.portaltela.com\/api\/wp\/v2\/media\/214743"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.portaltela.com\/api\/wp\/v2\/media?parent=214679"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.portaltela.com\/api\/wp\/v2\/categories?post=214679"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.portaltela.com\/api\/wp\/v2\/tags?post=214679"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}