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O modelo científico de código aberto LOGOS, da Aliyun, supera a Microsoft com 1/56 dos parâmetros
A ATH-Token Foundry, da Alibaba, em colaboração com o Instituto Gaoqiang de Inteligência Artificial da Universidade Renmin da China, anunciou o lançamento do LOGOS como software de código aberto. Este é o primeiro modelo generativo científico multidomínio construído com base em uma sintaxe científica unificada, que consistentemente iguala ou supera os métodos tradicionais específicos de cada domínio em seis tarefas científicas representativas, utilizando modelagem de sequências pura.
O que se destaca é a excepcional eficiência de parâmetros do modelo. Com apenas 1 bilhão de parâmetros, o LOGOS-1B supera o NatureLM da Microsoft (que possui 8×7 bilhões de parâmetros) em várias tarefas-chave.
Sintaxe científica unificada pioneira para objetos heterogêneos
O LOGOS utiliza um grande corpus de pré-treinamento que abrange sete modalidades — macromoléculas biológicas, entidades químicas e interações de interface —, totalizando 44,87 bilhões de tokens. Por meio de um vocabulário compartilhado, ele codifica objetos anteriormente heterogêneos, como proteínas e pequenas moléculas, em uma sequência unificada de tokens discretos.
Essa sintaxe científica diferenciada permite que grandes modelos interpretem de forma autorregressiva diferentes objetos científicos dentro de um espaço de geração compartilhado. Ela ainda introduz um “método de descrição textual” que permite conceituar regras complexas de interação espacial sem a necessidade de inserir coordenadas 3D complexas, baseando-se exclusivamente na previsão de sequências.
Preenchendo a lacuna entre o pré-treinamento e a aplicação
Em ambientes de pesquisa convencionais, a troca de modelos entre etapas frequentemente requer um ajuste fino extensivo na implantação. O LOGOS alcança forte consistência tanto na forma quanto na finalidade, já que o formato da sequência de dados de pré-treinamento corresponde aos formatos de entrada e saída das tarefas posteriores.
Esse alinhamento elimina efetivamente a divisão entre o pré-treinamento e as aplicações no mundo real, possibilitando capacidades generativas diretas sem camadas complexas de adaptação. A Alibaba tornou totalmente de código aberto os pesos do modelo, o código de inferência e o relatório técnico desse grande modelo.
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