Como treinar uma rede neural grande para suas tarefas: fine-tuning do DeepSeek

Em 2025, o fine-tuning de modelos grandes como o DeepSeek-R1 ficou mais acessível: os desenvolvedores agora podem treinar redes neurais com seus próprios dados sem custos enormes.

O que é fine-tuning e por que usá-lo?

O fine-tuning permite adaptar um modelo pronto (por exemplo, DeepSeek-R1 ou Llama) às tarefas específicas de uma empresa. Sai mais barato que treinar do zero e exige menos tempo e recursos.

Quais modelos a Together AI agora suporta?

A plataforma suporta os maiores modelos abertos: DeepSeek-R1, Qwen3-235B e Llama 4 Maverick, todos com mais de 100 bilhões de parâmetros.

Por que treinar redes neurais grandes era difícil antes?

O fine-tuning de modelos gigantes exigia profunda experiência em engenharia de ML e era um processo caro. A Together AI otimizou a arquitetura para simplificar essa tarefa para os desenvolvedores.

Quais modelos é possível treinar na Together AI?

DeepSeek-R1, Qwen3-235B e Llama 4 Maverick são modelos abertos que apresentam resultados próximos aos dos melhores modelos proprietários em algumas tarefas.

O que é fine-tuning de uma rede neural?

Fine-tuning é a adaptação de uma rede neural já treinada às tarefas específicas de uma empresa. Em vez de treinar do zero (o que é caro e difícil), usa-se um modelo pronto e ajusta-se com novos dados.

Quais modelos é possível treinar em 2025?

O fine-tuning está disponível para modelos com mais de 100 bilhões de parâmetros: DeepSeek-R1, Qwen3-235B e Llama 4 apresentam resultados próximos aos dos melhores modelos proprietários.