Assisterr (ASRR): modelos de IA de precisão criados por comunidades

Desde a chegada do ChatGPT no cenário, grandes modelos de linguagem (LLMs) têm atraído a atenção de entusiastas e desenvolvedores de inteligência artificial (IA). As impressionantes capacidades de raciocínio e geração de texto do ChatGPT são sustentadas pela tecnologia LLM, o que levou a um interesse significativo nesses modelos de IA generativa. No espaço cripto, projetos focados em LLM como Bittensor (TAO) e Swarms (SWARMS) também se beneficiaram do interesse generalizado nessa tecnologia.

Embora os LLMs sejam verdadeiramente uma tecnologia revolucionária e, sem dúvida, os algoritmos mais populares no campo da IA no momento, outra categoria de modelos de IA generativa — pequenos modelos de linguagem (SLMs) — possui um potencial significativo em muitas áreas, graças ao treinamento específico de domínio e à eficiência de recursos. Embora não sejam tão poderosos e ricos em conhecimento generalista quanto os LLMs, os SLMs se destacam em situações onde o acesso eficiente a conhecimentos especializados é crítico.

Assisterr (ASRR) é um projeto descentralizado baseado em Solana (SOL) que visa aproveitar os SLMs para ajudar seus usuários a construir agentes de IA, bots e soluções eficientes e conhecedores. Assim como os chatbots e modelos baseados em LLM, as soluções SLM da Assisterr utilizam tecnologia de IA generativa, mas apresentam algoritmos muito mais escaláveis e eficientes em recursos que se destacam em situações nas quais o conhecimento especializado de domínio é essencial. Além disso, o uso do conceito de Mistura de Agentes (MoA) permite que a Assisterr aproveite as vantagens do processamento multiagente.

Qualquer pessoa (incluindo usuários sem habilidades de programação) pode usar a Assisterr para criar seus próprios agentes e soluções baseados em SLM. Se os SLMs atraírem até metade do interesse que os LLMs atualmente desfrutam, em breve ouviremos muito mais sobre o projeto de criptomoeda Assisterr, um verdadeiro pioneiro do ramo SLM de IA generativa.

Principais Conclusões: