TL;DR: Sakana AI propõe uma nova abordagem para treinar modelos de IA, focando em capacitar modelos menores a ensinar modelos maiores de forma eficaz. Em vez de apenas resolver problemas, os modelos são treinados para explicar o raciocínio por trás das soluções, otimizando a transferência de conhecimento. Métricas como rSS e rKL reward são usadas para avaliar a qualidade do ensino e a eficiência do aprendizado.

Takeaways:

• A abordagem da Sakana AI visa treinar modelos para serem bons “professores”, focando na clareza da explicação, não apenas na resolução de problemas.
• Modelos menores podem efetivamente treinar modelos maiores quando a ênfase está na qualidade do ensino e na transferência de conhecimento.
• Métricas como rSS reward e rKL reward avaliam a capacidade do aluno de entender e replicar o raciocínio do professor.
• A metodologia da Sakana AI tem o potencial de reduzir os custos de treinamento e democratizar o acesso a tecnologias de ponta em IA.
• A nova abordagem alinha o treinamento de IA com práticas pedagógicas humanas, promovendo modelos mais eficientes e adaptáveis.

Nova Abordagem da Sakana AI para Destilação de Modelos de IA: Treinando Modelos Mais Fortes com Modelos Mais Fracos

Introdução

A crescente demanda por modelos de inteligência artificial cada vez mais potentes e eficientes tem impulsionado a busca por métodos inovadores de treinamento, capazes de reduzir custos e otimizar recursos. No atual cenário, a intensa pressão para lançar produtos com regularidade tem levado a abordagens que priorizam a velocidade de desenvolvimento em detrimento da qualidade e rentabilidade, intensificando problemas de desperdício de recursos. Com essa percepção, surge a necessidade de repensar as estratégias de treinamento e destilação, integrando novas metodologias que abordem esses desafios de forma sustentável.

Ao longo deste artigo, exploraremos a forma como técnicas de destilação são utilizadas para transferir conhecimentos de modelos maiores (professores) para modelos menores (alunos), detalhando as vantagens e limitações do método tradicional. Discutiremos também como a Sakana AI propõe uma reorganização desse processo, treinando os modelos para serem excelentes educadores e não apenas solucionadores de problemas. Essa perspectiva se fundamenta na ideia de que, assim como na educação humana, um bom professor é aquele capaz de transmitir o conhecimento de forma clara e contextualizada.

A estrutura deste texto está organizada em seções que abordam, de maneira progressiva, os principais aspectos envolvidos: desde a ineficiência e o desperdício na indústria de IA até a nova metodologia que capacita modelos menores a treinarem modelos maiores. Em cada etapa, utilizaremos exemplos, comparações e citações técnicas para ilustrar os conceitos expostos, garantindo uma compreensão completa e didática do tema. Ao final, apresentaremos uma conclusão que sintetiza os pontos discutidos e aponta para as implicações futuras dessa abordagem inovadora.

A Ineficiência e o Desperdício na Indústria de IA

A indústria de inteligência artificial, embora beneficie de investimentos significativos e capital robusto, enfrenta desafios críticos relacionados à ineficiência e ao desperdício de recursos. Laboratórios e empresas de ponta frequentemente se veem pressionados a lançar avanços e produtos em curtos intervalos de tempo, o que resulta em soluções apressadas e, muitas vezes, mal otimizadas. Essa urgência em manter o momentum implica um uso ineficiente dos recursos computacionais e financeiros disponíveis.

A pressão constante por inovação tem levado à priorização da velocidade em detrimento da rentabilidade e qualidade dos modelos. Essa realidade pode ser exemplificada pelo fato de que, mesmo organizações bem financiadas, como a OpenAI, tiveram que descontinuar modelos como o GPT-4.5 devido aos altos custos operacionais. Assim, a necessidade de otimizar os processos de desenvolvimento torna-se cada vez mais evidente, revelando um cenário onde a eficiência prática e econômica ainda é um desafio a ser superado.

Além disso, a ineficiência na alocação de recursos ocasiona um desperdício significativo que impacta diretamente a sustentabilidade dos projetos de IA. O lançamento frequente de versões destiladas dos modelos originais reflete a tentativa de mitigar os custos, mas também evidencia a insuficiência dos métodos correntes na maximização do potencial desses sistemas. Dessa forma, repensar e reformular o processo de treinamento se impõe como uma estratégia essencial para a evolução da inteligência artificial.

Destilação: O Método Professor-Aluno para Reduzir Custos

A destilação consiste em transferir as capacidades de um modelo de grande porte (o “professor”) para um modelo menor (o “aluno”), utilizando o conhecimento acumulado do primeiro para guiar o treinamento do segundo. Em vez de treinar um modelo pequeno a partir do zero, o processo aproveita a experiência e capacidade de resolução de problemas de um modelo robusto. Essa metodologia remete à analogia de um professor que, ao invés de fornecer uma enorme quantidade de informações sem filtro, ensina o essencial de forma condensada e direcionada.

Vários exemplos ilustram essa técnica de maneira prática. Entre eles, temos o caso do o4-mini, que é uma destilação do modelo o4 (a ser lançado somente na versão GPT-5), bem como o Gemini 2.5 Flash, derivado do Gemini 2.5 Pro, e o Claude 4 Sonnet, que destila o Claude 4 Opus. Conforme ilustrado por uma citação técnica, “Distillation enables distilling a model’s capabilities into a smaller package”, demonstrando de forma clara como as capacidades do professor são condensadas para gerar versões mais acessíveis e eficientes.

Ao empregar o método professor-aluno, é possível criar modelos que reproduzem resultados complexos com um custo computacional muito reduzido. Essa redução no custo e aumento na eficiência são fundamentais para democratizar o acesso a tecnologias de ponta em IA. Dessa forma, a destilação se configura como uma estratégia viável e inovadora para realinhar o equilíbrio entre desempenho e sustentabilidade no desenvolvimento de sistemas inteligentes.

Treinamento de Modelos de IA Generativa por Imitação

Modelos de inteligência artificial generativa são treinados por meio da imitação, em que o sistema aprende a replicar padrões e comportamentos observáveis a partir de grandes volumes de dados. O processo envolve prever a próxima palavra ou elemento de uma sequência, ajustando as probabilidades de cada opção com base na comparação entre a previsão e o valor real. Essa metodologia reflete uma abordagem de aprendizado iterativo, na qual a repetição e o feedback constante conduzem a um aprimoramento progressivo.

Durante o treinamento, o modelo atribui probabilidades a todas as palavras de seu vocabulário, identificando a palavra com maior chance de ser a correta a cada etapa. Como exemplificado em uma citação técnica extraída de estudos sobre o tema:

“All Generative AI models, including LLMs, learn by imitation by showing them large amounts of data and asking them to replicate it.”
Essa abordagem imita o processo de aprendizado humano, similar ao modo como estudantes absorvem conteúdos a partir de diversas fontes e corrigem seus erros com base no feedback recebido.

O método de imitação é reiterado trilhões de vezes durante o treinamento, permitindo que o modelo refine sua capacidade preditiva e melhore a coerência em suas respostas. Essa repetição intensiva possibilita a internalização das regras da linguagem e o desenvolvimento de um raciocínio sofisticado, tornando o modelo um preditor robusto da próxima palavra ou ação. Assim, o treinamento por imitação se configura como a base para o desenvolvimento dos avançados modelos de IA generativa utilizados atualmente.

Limitações da Destilação Tradicional e a Proposta da Sakana AI

Embora a destilação tradicional tenha contribuído significativamente para a redução de custos e o aumento da eficiência, ela apresenta limitações inerentes à sua concepção original. Neste método, os modelos “professores” são treinados para serem excelentes solucionadores de problemas, mas são utilizados exclusivamente como orientadores para os modelos “alunos”. Essa dinâmica cria uma barreira, pois o aluno, ao aprender a imitar o professor, fica impossibilitado de ultrapassar a inteligência e a capacidade deste, limitando o potencial de evolução.

A metodologia tradicional também ocasiona um deslocamento na distribuição do conhecimento, já que o foco no desempenho do professor como resolvedor de problemas não explora plenamente sua função pedagógica. Essa abordagem falha em incentivar a explicação profunda dos processos envolvidos na resolução, deixando de explorar a capacidade dos professores de transmitir de forma clara e contextualizada seus raciocínios. Em outras palavras, ao não priorizar o ato de ensinar, o método tradicional desperdiça potenciais que poderiam ser convertidos em um aprendizado mais eficaz para o aluno.

Diante dessas deficiências, a proposta da Sakana AI surge como uma resposta inovadora, questionando os modelos estabelecidos e sugerindo uma reformulação do papel do professor. Ao invés de apenas treinar modelos para resolver problemas, a ideia é capacitá-los a explicar de maneira detalhada o porquê das soluções, otimizando a transferência de conhecimento. Essa perspectiva não só minimiza o desperdício de recursos, mas também estabelece um novo padrão de alinhamento entre o treinamento e o uso efetivo dos modelos.

A Abordagem da Sakana AI: Treinando Professores para Ensinar

A Sakana AI propõe uma mudança estratégica no paradigma da destilação, focando no desenvolvimento de modelos “professores” que sejam capazes de ensinar de forma eficaz, e não apenas de resolver problemas. Ao combinar a transmissão do conhecimento com a explicação detalhada dos processos, essa abordagem transforma o papel tradicional do professor, aproximando-o de uma função verdadeiramente pedagógica. Dessa forma, o modelo não apenas soluciona, mas ensina, contribuindo para que o aluno desenvolva uma compreensão mais aprofundada sobre os problemas abordados.

Para implementar essa mudança, o treinamento dos professores passa a incluir tanto a apresentação da pergunta quanto da resposta, com ênfase na explicação dos motivos subjacentes. Uma analogia ilustrativa é a de um professor de física, que não se limita a apresentar equações, mas orienta os estudantes sobre os princípios que sustentam as leis de Newton. Como reforço dessa abordagem, pode-se citar:

“Sakana’s method trains teachers to ‘connect the dots’ by providing both question and answer and rewarding explanations that yield better student performance.”
Essa citação evidencia a importância de recompensar a qualidade das explicações, o que, por sua vez, aprimora o desempenho dos alunos.

Ao treinar modelos para que se tornem bons professores, a Sakana AI promove uma transferência de conhecimento mais eficiente e profunda. O método encoraja os professores a se concentrarem na clareza de suas instruções, permitindo que os alunos absorvam os fundamentos e desenvolvam suas próprias capacidades de raciocínio. Em última análise, essa abordagem não apenas melhora os resultados dos modelos, mas também estabelece as bases para uma nova era no desenvolvimento de inteligência artificial, em que o ensino assume um papel central.

Métricas de Avaliação da Qualidade do Professor na Abordagem da Sakana AI

A avaliação da qualidade dos professores na nova metodologia proposta pela Sakana AI se fundamenta na utilização de métricas específicas que medem a eficiência do processo de ensino. Uma das principais métricas adotadas é o rSS reward, que avalia a capacidade do aluno de gerar a solução correta a partir da explicação oferecida pelo professor. Esse indicador é crucial para mensurar a utilidade e clareza das explicações fornecidas, garantindo que o aprendizado ocorrido seja relevante e aplicável.

Outra métrica fundamental é o rKL reward, que mede a semelhança entre o processo de pensamento do aluno e o do professor. Essa avaliação verifica se o raciocínio do aluno reflete de maneira consistente a abordagem utilizada pelo professor, destacando a importância de um alinhamento metodológico no processo de destilação do conhecimento. Ao monitorar esses dois aspectos, a Sakana AI estabelece um framework robusto que recompensa os professores sempre que o aluno integra efetivamente os conceitos apresentados.

A combinação do rSS reward e do rKL reward permite a criação de um ciclo virtuoso de aprimoramento, no qual os professores são incentivados a melhorar continuamente suas explicações com base no desempenho dos alunos. Esse sistema de recompensas promove uma didática mais refinada, onde cada detalhe da explicação é avaliado e otimizado para maximizar a compreensão e retenção do conhecimento. Assim, a metodologia não apenas reforça a transferência de informações, mas também estabelece um novo padrão de excelência no treinamento de modelos de IA.

Resultados e Implicações da Nova Metodologia

A implementação da nova abordagem da Sakana AI tem permitido alcançar resultados notáveis, demonstrando que modelos menores podem, de fato, treinar modelos maiores de maneira eficaz. Estudos indicam que, ao serem treinados para ensinar, os modelos professores conseguem transmitir seu conhecimento de forma mais clara e consistente, proporcionando aos alunos uma base muito mais sólida para o aprendizado. Esses resultados evidenciam o potencial transformador dessa metodologia no campo da inteligência artificial.

Entre as implicações práticas desta abordagem, destaca-se o feito de que um modelo professor com cerca de 7 bilhões de parâmetros pode, por meio de treinamento otimizado, capacitar um aluno com 32 bilhões de parâmetros a superar modelos tradicionalmente maiores. Essa descoberta desafia o paradigma de que o professor precisa ser necessariamente mais complexo ou inteligente, enfatizando que a eficiência do ensino está vinculada à qualidade da explicação e da transferência de conhecimento. Tais resultados apontam para uma redução significativa nos custos de treinamento e para uma melhor utilização dos recursos computacionais disponíveis.

Além da melhoria técnica, a aplicação dessa nova metodologia tem implicações estratégicas para a democratização dos avanços em inteligência artificial. Ao possibilitar que modelos menores atuem como treinadores de modelos maiores, abre-se caminho para tecnologias de ponta mais acessíveis e escaláveis, beneficiando tanto grandes empresas quanto pequenos laboratórios de pesquisa. Em síntese, os resultados alcançados e as implicações práticas dessa abordagem sugerem um futuro promissor para a inteligência artificial, onde eficiência, economia e inovação caminham lado a lado.

Conclusão

A nova proposta da Sakana AI representa uma redefinição fundamental na forma como os modelos de inteligência artificial são treinados, ao deslocar o foco do simples ato de solucionar problemas para a transmissão eficaz do conhecimento. Ao investir no treinamento de professores capazes de explicar de maneira clara e coerente, a metodologia supera as limitações dos métodos tradicionais de destilação e estabelece um novo padrão de eficiência. Essa transformação se alinha tanto à prática pedagógica humana quanto às exigências da evolução tecnológica.

A integração de métricas como o rSS reward e o rKL reward reforça o compromisso com a qualidade e a clareza do processo de ensino, incentivando um ciclo contínuo de aprimoramento. Os resultados demonstram que, com a abordagem correta, é possível reduzir os custos de treinamento e otimizar o uso dos recursos computacionais, permitindo que modelos menores alcancem desempenho surpreendente ao treinar modelos maiores. Dessa forma, a proposta da Sakana AI não apenas melhora o desempenho dos sistemas de IA, mas também amplia as possibilidades de aplicação da tecnologia em escala global.

O olhar para o futuro revela um cenário repleto de oportunidades, onde a união de conceitos pedagógicos com técnicas avançadas de treinamento poderá trazer inovações disruptivas para o campo da inteligência artificial. Ao promover uma mudança na forma de ensinar e aprender, essa abordagem estabelece as bases para o desenvolvimento de modelos mais acessíveis e adaptáveis às demandas do mercado e da pesquisa. Com desafios instigantes e um potencial transformador, a nova metodologia aponta para horizontes ampliados que podem transformar a maneira como entendemos e aplicamos a IA.

Referência Bibliográfica

Fonte: Sakana AI. “Nova Abordagem da Destilação com RLTs”. Disponível em: https://www.arxiv.org/pdf/2506.08388.