// PROJETO EM DESTAQUE
Um transformer GPT de ~110M de parâmetros, implementado do zero em PyTorch e estendido com técnicas modernas de adaptação, treinado e servido em infraestrutura de nuvem própria.
Modelos de linguagem grandes resolvem muitos problemas, mas trazem custo, latência e dependência de APIs externas que nem sempre fazem sentido — especialmente quando é preciso ter controle total sobre dados, custo e infraestrutura de inferência.
Este projeto implementa um Small Language Model (SLM) do zero, com controle total sobre arquitetura, dados de treinamento e infraestrutura de serving — treinado e servido em nuvem própria, sem depender de APIs de terceiros.
// ARCHITECTURE
Transformer decoder-only com ~110M de parâmetros, implementado em PyTorch. A arquitetura usa técnicas modernas para melhorar eficiência e qualidade em relação a um transformer clássico:
Codificação posicional relativa, mais eficiente que embeddings absolutos para generalizar em sequências longas.
Normalização mais leve e estável que LayerNorm, aplicada antes de cada bloco de atenção e feed-forward.
Ativação usada na camada feed-forward — mesma família adotada em modelos como o LLaMA, com melhor desempenho empírico que ReLU/GELU.
Atenção multi-cabeça mascarada, para geração autoregressiva token a token.
// EXTENSIONS
Fine-tuning eficiente em parâmetros — adapta o modelo a novas tarefas sem retreinar todos os pesos.
Retrieval-Augmented Generation — conecta o modelo a uma base de conhecimento externa para respostas mais precisas e atualizadas.
Treinamento distribuído entre diferentes fontes de dados, sem centralizá-los — preserva privacidade.
Redução de precisão dos pesos para otimizar custo e velocidade de inferência.
// CLOUD
O modelo é treinado e servido em infraestrutura de nuvem própria, com controle total sobre custo, escalabilidade e dados — sem depender de APIs de terceiros.