302: Desenvolvendo o LMF3 e a família de modelos d1, com Fernando Fernandes (Liquid AI)

Nesta semana, recebemos novamente Fernando Fernandes, pesquisador da Liquid AI, para conversar sobre os bastidores do treinamento da família LFM3, os desafios de criar modelos pequenos para rodar em celulares e computadores, e o avanço dos modelos de decisão em aplicações que exigem respostas rápidas.

• ⁠⁠Marcus Mendes⁠⁠, host sob controle
• ⁠⁠Fabrício Carraro⁠⁠, co-host sob controle, AI Specialist da Alura, ⁠⁠autor de IA⁠⁠ e host do podcast  Carreira Sem Fronteiras
• Fernando Fernandes Neto, pesquisador na Liquid AI

Links:

• IA Sob Controle com Fernando Fernandes: Como modelos pequenos podem competir com gigantes
• Apresentação da família LFM3 e detalhes de arquitetura e treinamento
• LFM3-Omni-2B no Hugging Face
• Model card do LFM3-1.7B
• Parceria entre Liquid AI e Qualcomm para IA em dispositivos Snapdragon
• Datology, empresa citada na discussão sobre dados de treinamento
• Eney, assistente de IA da MacPaw
• Coleção de modelos LFM3 no Hugging Face
• Console e acesso à API da Liquid AI
• Playground da Liquid AI
• Hermes Agent no GitHub
• Pi, agente de programação citado na conversa
• Estudo Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model
• IA Sob Controle com Rafael Rafailov, coautor do estudo sobre DPO
• Modelos de decisão (d1) da Liquid AI
• Documentação dos modelos de decisão da Liquid AI
• Tutorial do Fabrício: como treinar seu próprio modelo de decisão, com o projeto CatDecide
• d1-ultra no OpenRouter, para experimentar modelos de decisão
• Fernando Fernandes no X

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