Pesquisa e Web

Estende as janelas de contexto de modelos transformer utilizando RoPE, YaRN, ALiBi e técnicas de interpolação de posição. É útil para processar documentos longos, estender modelos pré-treinados ou implementar codificações posicionais eficientes, cobrindo diversas estratégias de embedding e extrapolação para LLMs.

Esta skill registra a proveniência da pesquisa como um epílogo pós-tarefa, escaneando o histórico da conversa ao final de uma sessão para extrair decisões, experimentos e pivôs. Ela escreve essas descobertas no diretório ara/ com tags de proveniência usuário-vs-IA, mantendo um rastro auditável do projeto de pesquisa.

Extraia dados estruturados de respostas de LLMs com validação Pydantic, retente extrações falhas automaticamente, analise JSON complexo com segurança de tipo e transmita resultados parciais com Instructor - uma biblioteca de saída estruturada testada em batalha.

Treine modelos Mixture of Experts (MoE) usando DeepSpeed ou HuggingFace, ideal para modelos em larga escala com recursos computacionais limitados, arquiteturas esparsas ou para escalar a capacidade eficientemente. Abrange arquiteturas MoE, mecanismos de roteamento, balanceamento de carga, paralelismo de especialistas e otimização de inferência.

Guia pesquisadores através de estruturas de ideação para descobrir direções de pesquisa de alto impacto. Use ao explorar novos espaços de problemas, pivotar entre projetos ou buscar ângulos inovadores em trabalhos existentes.

Um banco de dados vetorial totalmente gerenciado e autoescalável para aplicações de IA em produção, oferecendo busca híbrida, filtragem de metadados e namespaces com baixa latência. Ideal para RAG, sistemas de recomendação ou busca semântica em escala, especialmente com infraestrutura serverless.

Este método de compressão de LLM de 4 bits, vencedor do prêmio Best Paper do MLSys 2024, utiliza quantização de pesos sensível à ativação, proporcionando uma aceleração de 3x e perda mínima de precisão. É ideal para implantar modelos grandes em GPUs com memória limitada ou para inferência mais rápida e precisa que o GPTQ, especialmente para modelos ajustados por instrução e multimodais.

Mamba é um modelo de espaço de estados com complexidade O(n), oferecendo inferência 5x mais rápida, sequências de milhões de tokens e sem cache KV, em contraste com a complexidade O(n²) dos Transformers. Ele utiliza SSM seletivo com design otimizado para hardware, com modelos Mamba-1 e Mamba-2 disponíveis no HuggingFace.

Tokenizadores rápidos baseados em Rust, otimizados para pesquisa e produção, processando 1GB em menos de 20 segundos. Suportam BPE, WordPiece e Unigram, permitindo treinamento de vocabulários personalizados e integração perfeita com transformers para tokenização de alta performance.

Executa inferência de LLM em CPU, Apple Silicon e GPUs de consumo sem hardware NVIDIA, ideal para implantação em edge, Macs M1/M2/M3, GPUs AMD/Intel ou quando CUDA não está disponível. Suporta quantização GGUF (1.5-8 bit) para memória reduzida e uma aceleração de 4-10x em comparação com PyTorch na CPU.

Uma estrutura de orquestração multiagente para colaboração autônoma de IA, ideal para construir equipes de agentes especializados em tarefas complexas, colaboração baseada em funções com memória ou fluxos de trabalho de produção que exijam execução sequencial/hierárquica. É construído sem dependências do LangChain para uma execução enxuta e rápida.

Treina grandes modelos de linguagem (2B-462B parâmetros) usando NVIDIA Megatron-Core com estratégias avançadas de paralelismo. É ideal para modelos com mais de 1B de parâmetros, máxima eficiência de GPU (47% MFU em H100) ou que exigem paralelismo de tensor/pipeline/sequência/contexto/especialista, sendo uma estrutura pronta para produção usada por Nemotron, LLaMA e DeepSeek.