Cursor melhora em 41% a capacidade de aprendizado do modelo misto de especialistas

A tecnologia de aprendizado do modelo misto de especialistas (Mixture-of-Experts·MoE) da ferramenta de codificação AI Cursor aumentou a capacidade total em 41% em um ambiente com 512 GPUs NVIDIA GB300. Essa tecnologia reduz os gargalos de aprendizado ao sobrepor a transmissão de dados e os cálculos entre as GPUs. No dia 5, o Cursor lançou o kernel de código aberto para aprendizado do modelo misto de especialistas chamado 'Mixture-of-Kittens (MoK)', afirmando ter alcançado um desempenho até 2,37 vezes mais rápido em testes de camada de especialista misto em comparação com alternativas públicas. O modelo misto de especialistas inclui várias redes de especialistas, ativando apenas algumas delas de acordo com a entrada, permitindo aumentar a escala do modelo enquanto reduz a carga computacional. No entanto, quando os especialistas são distribuídos entre várias GPUs, o tempo de espera para a movimentação de dados e cálculos aumenta. A nova tecnologia foca em reduzir o tempo de espera ao processar a transmissão de dados e os cálculos simultaneamente. Não foram confirmadas publicações com o mesmo nome no blog oficial do Cursor e no GitHub, e os números de 41% e 2,37 vezes são baseados em relatórios da Donga Ilbo. O Cursor já havia declarado anteriormente que a camada de especialista misto para GPUs Blackwell aumentou o desempenho em 3,5 vezes e a velocidade total de aprendizado em 1,5 vezes. Essa tecnologia pode impactar empresas de blockchain que utilizam agentes de IA e ferramentas de automação de código.

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