#machine-learning

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2026 - outubro

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Treinei meu próprio modelo de IA (Spoiler: é só pra estudo)

Faltava um exercício: treinar um LLM do zero. Parti do microgpt do Karpathy, 200 linhas de Python puro, e expandi pra um laboratório com tokenizer, pré-treino, SFT, servidor compatível com OpenAI e integração com o OpenCode. Menos de duas semanas, uma RTX 5090, 10 bilhões de tokens, 137 horas de treino, no máximo uns R$ 80 de luz. O modelo final tem 337 milhões de parâmetros, acerta 58 de 100 funções Python simples e zera em tudo que exige agir num repositório. Explico cada etapa, os tropeços, as dimensões contra GPT-2 e modelos de fronteira, e por que acho que o futuro são modelos menores e especializados.

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