IA Sob Controle - Inteligência Artificial
238: Por que a Hugging Face não quer ser um frontier lab, com Leandro von Werra
01 Apr 2026
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Chapter 1: What is the main topic discussed in this episode?
Olá, bem-vindas e bem-vindos à edição de quarta-feira de entrevista do IA Sobre Controle, o seu podcast com overfitting de informações sobre o mundo da inteligência artificial. Eu sou o Marcos Mendes e tenho, claro, assim como toda semana por aqui, o Fabrício Carraro, viajante poliglota, host do podcast Carreiras Sem Fronteiras e Program Manager da Alura. Fabrício, tudo bem?
E aí, pessoal, bem-vindos e bem-vindas a mais uma entrevista aqui do IA Sob Controle, outra dessa nossa série maluca de entrevistas maravilhosas que a gente está tendo aqui nessas últimas semanas, meses, e que vamos continuar tendo também pelas próximas semanas. A gente conseguiu encaixar vários personagens que estão participando ativamente na construção da IA, não só no Brasil, como ao redor do mundo, pessoas que há anos eu queria entrevistar,
como esse cara que a gente vai entrevistar hoje, que é de uma empresa que é talvez uma das minhas favoritinhas, um dos meus xodós, junto com outras que a gente sempre menciona no IA Subcontrole, que é a Hugging Face, né Marcos? Pois é, você falou que a gente está conseguindo, cara, o crédito é 100% seu. Fabrício que vai atrás desse pessoal, garante entrevista, só aparece e fala. Obrigado pelo trampo todo que você coloca em fazer isso, porque você traduz o quê? Em episódios bacanas como esse...
que é um daqueles com gringos. Então, a partir de agora, você vai escutar o episódio dublado em português, mas caso você queira escutar o áudio original do papo que a gente bateu em inglês, tem aqui o primeiro link da descrição. É o segundo, o primeiro da viagem do Vale do Silício. O segundo link da descrição você vai encontrar para escutar o papo em inglês. Então, sem mais delongas, Leandro Von Ferra, bem-vindo ao IA Sob Controle.
Chapter 2: What is the history and evolution of Hugging Face?
Muito obrigado por me receberem. É um prazer. A gente está bem honrado de ter você aqui com a gente hoje como o líder de pesquisa da Hugging Face. E a gente começou a falar sobre a Hugging Face bem cedo no podcast. Aliás, o podcast começou depois que o chat de PT bombou, apareceu, explodiu.
E ao longo dos últimos anos a gente viu a Hugging Face, e eu até sei, a Hugging Face começou lá em 2016, uma empresa que oferecia um chatbot para consumidor final, certo? E aí meio que pivotou para virar essa referência em modelo open source, e nos últimos anos a gente está percebendo um esforço que está aumentando
para pesquisa, fazer pesquisa própria, fazer os próprios modelos de novo. E isso é uma proposta que é diferente do desenvolvimento original, a ideia de fazer um chatbot no começo. Então, você pode explicar um pouco melhor essa decisão e o processo mesmo, para ir, de certa forma, virando isso, essas referências novas e a parte de pesquisa, sem abrir mão do fato de que vocês são a língua franca de modelo open source, ao mesmo tempo investir nos próprios modelos, pesquisa que gera projeto muito interessante. Como é que tem sido esse equilíbrio todo?
Sim, com certeza. E talvez antes de entrar nisso, tem também uma piada na história da origem da Hugging Face, como ela começou, como você mencionou, meio que como uma empresa de um chatbot, que originalmente a Hugging Face estava fazendo pequenos modelos, chatbots, para aplicativos de mensagens. E agora a gente virou uma espécie de empresa de IA open source, enquanto a OpenAI fez o caminho oposto, onde ela começou como uma empresa de IA open source e agora é principalmente uma empresa de chatbot.
Então, a razão pela qual a Hugging Face começou e até os seus próprios esforços de pesquisa já estavam lá. Tinha um esforço de pesquisa quando a Hugging Face trabalhava com chatbots só para entender quais são as técnicas de ponta que alimentam a construção dessas aplicações. Mas agora, como a Hugging Face virou uma plataforma de IA open source, a motivação para fazer pesquisa é um pouco diferente.
O motivo pelo qual a gente começou a fazer a nossa própria pesquisa e treinar os nossos próprios modelos é principalmente porque a gente quer meio que estabelecer as ferramentas para todo o ecossistema para que todo mundo possa ser um Frontier Lab. Então a missão, a nossa missão, é um pouco diferente dos outros laboratórios de fronteira. A gente está num nível meio meta, a gente está tentando permitir que as outras pessoas consigam treinar
esses modelos com mais facilidade. E um jeito de fazer isso é fazendo nós mesmos. Assim a gente pode descobrir quais são todas as espécies das receitas secretas que entram aí no treinamento desses modelos e poder abrir tudo como open source. A gente não quer ser um frontier lab.
E normalmente a gente nem treina modelos muito grandes, a gente tenta treinar modelos menores que permitam que a gente descubra as partes mais interessantes, mas a gente foca mesmo principalmente nos artefatos ao redor do modelo, que é liberar os datasets necessários. Hoje em dia quase nenhuma empresa tem interesse em liberar esse conjunto de dados. É meio que o molho secreto, é bem conhecido como é o molho secreto dos modelos de linguagem, como são mesmo os conjuntos de dados que tenham alta qualidade.
a gente libera essas receitas. Então, um exemplo é quando o chat GPT apareceu, ninguém sabia o que precisava fazer para o modelo base ter um bom modelo de chat, todo mundo sabia que a OpenAI provavelmente estava usando o aprendizado por reforço, mas exatamente como eles faziam isso não era conhecido. E meio que a equipe de pós-treinamento do Hugging Face começou com a ideia de que a gente tinha que descobrir como fazer a mesma coisa e como transformar os modelos de base da comunidade em modelos de chat.
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Chapter 3: How did Hugging Face transition from a chatbot company to an open-source AI leader?
e até agora isso tem funcionado bem. Tem mais de, acho que agora são 2 milhões e meio de modelos disponíveis no Hugging Face para as pessoas compartilharem, e se você olhar um pouco para a história dos modelos de linguagem, nem sempre foi claro que esses modelos de linguagem abertos iam ter um papel importante. Teve uma espécie de inverno num certo momento em que depois da abertura inicial do BERT e dos próprios modelos primeiros de IPT, depois do chat IPT,
meio que todo mundo se fechou. O Google parou de liberar modelos, a OpenAI não estava liberando mais nada, e aí os modelos de YAMA meio que reavivaram tudo um pouco. E agora também a gente tem modelos chineses muito fortes, por exemplo, que também tem os da NVIDIA, que estão fazendo open source também, mas nem sempre foi claro que teria um componente aberto nesse ecossistema de LLMs, então a gente tenta manter essa chama acesa, por assim dizer.
E mais do que isso, eu acredito sinceramente que vocês, só por existirem, já incentivam a comunidade toda a fazer isso. Basicamente da mesma forma que o GitHub fez para o desenvolvimento de software no passado, vocês são isso hoje.
E pelo fato de vocês estarem aí, as pessoas querem compartilhar o que elas estão fazendo. Podem pegar datasets, modelos de outras pessoas também. Eu mesmo tenho modelos e datasets publicados no Hugging Face. Então, primeiramente, muito obrigado por isso. Mas pegando esse gancho, Leandro, e vendo onde o Hugging Face está agora...
Como vocês se veem como uma empresa? É mais como um provedor de inferência, como um repositório de modelos? Eu sei que vocês são tudo isso, mas como vocês separam o que é pesquisa do que é produto? E como que é o negócio realmente de vocês? Como vocês planejam a evolução da empresa para não ser só mais um hyperscaler?
Sim, essa é uma boa pergunta. Eu acho que a forma como a gente nos vê é um pouco como eu falei, como um facilitador dentro da comunidade. Então a gente está tentando entender quais são as coisas mais valiosas para a comunidade que a gente possa oferecer. E no começo as pessoas estavam compartilhando os modelos em Google Drive, então o Hub nosso de modelos foi uma coisa útil e meio que padronizou o compartilhamento de modelos para o mundo inteiro.
e depois a gente trabalhou em conjuntos de dados e eventualmente nos spaces para hospedar demos também e poder fornecer computação, inferência. No ecossistema atual, eu acho que é importante permanecer muito flexível e observar um pouco para onde as coisas estão indo.
Então é muito difícil pra gente dizer que vai ser um sistema de IA daqui a dois anos, vai ser assim ou vai ser assado. Então a gente vai construir em direção a isso. E eu acho que é a mesma coisa no lado de pesquisa. A gente não tem um plano de longo prazo pro próximo ano, pros próximos dois.
em que você diga, tá, esses são os marcos que a gente quer alcançar daqui pra frente. A gente tenta permanecer muito ágil no sentido de tentar entender quais são as coisas mais úteis que a gente pode fazer agora, e talvez tenha um objetivo geral de médio prazo, de ser útil construir certas coisas um pouco maiores,
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Chapter 4: What is Hugging Face's approach to AI research and model training?
Então, quando eu estava estudando física, por exemplo, no final dos meus estudos ficou claro para mim que eu não queria permanecer na física em si, porque eu sentia que, por um lado, a academia e a física não pareciam uma coisa super colaborativa, e tinha um pouco de amargura também na academia de física, que eu não gostava muito, e a natureza colaborativa era um pouco ausente.
E, ao mesmo tempo, eu via os primeiros sinais de vida em IA, com a DeepMind lançando, por exemplo, as demos dos jogos de Atari, e eu já estava, na época, fazendo bastante física mais numérica, então eu senti que a transição da física numérica para machine learning era meio que um salto pequeno, mas era um salto lógico. E já tinha pessoas na diversidade fazendo coisas assim, então eu encontrei algumas delas e fiz uma mudança de direção durante esses meus estudos.
E depois disso, eu fiquei pensando onde que eu poderia conseguir no primeiro emprego, fazendo alguma coisa como machine learning e tentar entrar nesses laboratórios como DeepMind. Parecia um salto muito grande até. Quer dizer, eu até tentei, mas foi meio difícil, não tendo tanta experiência. Sim, exatamente. Eu acho que muitas pessoas tentam.
E eu acho que agora essas empresas são maiores e talvez até tenha mais oportunidades, mas ao mesmo tempo também virou uma coisa muito mais competitiva, já que tem mais pessoas que estão estudando isso, então é meio que uma faca de dois gumes. Então eu pensei que se eu fosse para alguma startup fazendo data science,
eu poderia aprender mais habilidades. Naquela época, Data Science e Machine Learning ainda eram meio próximos, agora eles parecem bem mais distantes, então eu fui fazendo pequenas mudanças de carreira de uma forma iterativa, fazendo Data Science numa startup, depois numa empresa de seguros,
mas na empresa de seguros já tinha muito texto em linguagem natural que precisava ser processado. Eles recebiam todos esses pedidos, do tipo, quebrei meu telefone, e você tinha que classificar isso, você precisava entender qual que era o objeto no texto que foi quebrado, então aí dependendo do que fosse, você precisava ver se aquilo estava coberto ou não. Então era uma coisa interessante, com muitas aplicações de processamento de linguagem natural, e ao mesmo tempo eu queria entrar nessa versão mais moderna de NLP também, com o BERT,
e os modelos de linguagem que estavam surgindo na época. E com o Lewis Tunstall, com quem eu já havia trabalhado antes numa startup, a gente começou a trabalhar numa série de posts de blog com o objetivo de nos ajudar a aprender como essas coisas funcionam. E a gente pensou que a gente poderia aprender ensinando as pessoas.
E essa série de posts, isso acabou evoluindo para um livro sobre Transformers e num certo ponto a gente pensou, se a gente está escrevendo um livro sobre Transformers usando as ferramentas da Hugging Face, talvez a gente devesse perguntar pra Hugging Face se eles estão escrevendo alguma coisa parecida, porque senão ninguém vai ler o nosso livro.
Então a gente entrou em contato com o Hacking Face, e especificamente com o Tom Wolfe, que era um dos cofundadores, e a gente descobriu que eles ainda não estavam trabalhando em nada disso. E ele ficou animado até para participar do projeto do livro, então todos nós escrevemos juntos esse livro. E no final do livro, o Luiz e eu meio que perguntamos para o Tom,
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Chapter 5: How does Hugging Face balance open-source contributions with proprietary research?
que, de modo geral, as pessoas da comunidade, que não são necessariamente pesquisadores puros, que querem mesmo trabalhar em modelos de fronteira. Então, eles querem trabalhar nesses poucos laboratórios que fazem os principais treinamentos de larga escala. Mas tem um grupo muito maior de pessoas que não são atraídas só por trabalhar exatamente nessas coisas. E para esse grupo, a Hugging Face é meio que atraente. A gente faz muita pesquisa interessante, inclusive em pré-treinamento,
em conjunto de dados, pós-treinamento, e em comparação com os laboratórios muito grandes, embora no total eles tenham muitas GPUs, a gente também tem um cluster de GPUs de tamanho médio, e a gente é uma equipe relativamente pequena, então por isso o número de GPUs por pesquisador na verdade não é tão ruim assim.
Então, um pesquisador na Hugging Face pode até conseguir rodar experimentos maiores do que um pesquisador num desses grandes laboratórios, simplesmente porque a gente tem que dividir o nosso total de computação entre menos pessoas. Então, essa tem sido uma vantagem bem grande, que as pessoas às vezes não consideram. Na verdade, as negociações, as disputas políticas e por GPU nos grandes laboratórios são muito intensas,
enquanto ter uma equipe pequena que é alinhada e geralmente trabalha em tópicos semelhantes faz com que as pessoas não fiquem tão resistentes em ceder uma GPU pra um colega, se ele tiver um projeto que seja empolgante, tipo, a sua vitória é a nossa vitória, então vamos pausar o nosso experimento e você segue em frente. Quantas GPUs vocês têm? Você pode contar pra gente?
Sim, a gente tem, deixa eu ver, 96 nós de H100, então vezes 8 são quase 800 GPUs. Então se você dividir isso por 20, é como se cada pessoa tivesse mais ou menos 40 GPUs para rodar experimentos, mas ao mesmo tempo nem todo mundo usa as 40 GPUs ao mesmo tempo, sabe? Então algumas pessoas podem usar metade do cluster por umas semanas, por exemplo, ou até mais,
enquanto outras, por exemplo, executam operações de uma escala um pouco menor. E uma outra coisa interessante é que ser um laboratório de pesquisa aberto também é atraente se você quer planejar sua carreira no futuro. Então, se você trabalha em um dos grandes laboratórios, você não pode falar sobre nada do que você está fazendo, né? Já no laboratório aberto, todo mundo vê o que você está fazendo e isso, às vezes, é até um pouco um problema pra gente, porque
O ótimo trabalho de ótimas pessoas acaba sendo lotado por todo mundo, já que a gente simplesmente publica e as pessoas sabem que aquele pesquisador tem feito coisas muito legais. Talvez a empresa pense, ah, vamos contratar, enquanto no laboratório grande você fica um pouco mais fora desse radar.
E aí, como você falou, você trabalha com tudo agora, tipo pós-treino, pré-treino, datasets, avaliação, e na sua opinião, qual que é o verdadeiro gargalo hoje em dia? São mais os dados, os algoritmos, a infraestrutura, essa parte de avaliação, todas as alternativas anteriores? Sim, um pouco de tudo isso.
Eu acho que o gargalo é sempre um pouco as coisas que são menos atraentes para a comunidade trabalhar. E eu acho que a lista de prioridades ou as coisas que recebem mais, vamos dizer, impacto ou visibilidade na comunidade é uma coisa do tipo. Primeiro, se você constrói um modelo, se você treina um modelo, lançamento de modelo sempre recebe muita visibilidade.
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Chapter 6: What challenges does Hugging Face face in attracting talent in AI?
E eu acho que já é meio que um segredo conhecido a essa altura, que todos os grandes laboratórios têm benchmarks internos que são muito bons, muito alinhados com o que eles sabem que as pessoas se importam, como programação, com certeza, muitos benchmarks de código que têm e que eles medem,
todas as diferentes formas como você quer que os modelos programem, e os benchmarks open source melhoraram ao longo do tempo, mas provavelmente ainda estão um pouquinho atrás. E eu acho que depois disso vem os conjuntos de dados, onde eu acho que você nunca pode ter um conjunto de dados grande demais ou de qualidade alta demais, e a comunidade está tentando construir conjuntos de dados melhores, e os grandes laboratórios também vêm tentando fazer isso.
Eu acho que é bastante claro que se você tiver um conjunto de dados que seja melhor, você vai acabar com um modelo melhor. Não tem tanto segredo assim no treinamento. Tem umas coisas para tornar o treinamento mais eficiente, seja no treino ou na inferência, mas tornar o modelo absolutamente melhor no final geralmente vem nos maiores ganhos em qualidade de dados.
E agora falando sobre isso, sobre a qualidade dos datasets, eu acho que eu mencionei isso num episódio aqui do IA Sob Controle recentemente. Eu trabalho aqui no Barcelona Super Computing Center e nós também treinamos modelos do zero, tudo open source, a gente está no Hugging Face e a gente lançou uma nova versão faz talvez uns três meses do nosso maior modelo aqui aberto, open source, que é um modelo de 40 bilhões de parâmetros.
e a questão é que eu perguntei para o pessoal como ele melhorou tanto da versão que vocês lançaram em setembro para essa versão mais nova de dezembro janeiro e eles me falaram olha a gente não fez nada de especial no pré-treino a gente usou o mesmo modelo do pré-treino basicamente
Só que a gente melhorou muito o pós-treino. A gente limpou melhor os datasets e isso basicamente resolveu o problema. Mas para vocês que fazem isso diariamente, vocês também criam guias de como fazer melhor. Mas a pergunta é, o que isso significa para mim, que eu tenho, por exemplo, um laboratório clínico,
pequeno, eu não tenho tantas GPUs quanto vocês, o que não é o caso aqui no Barcelona Supercomputing Center, a gente tem muitas GPUs, mas eu digo para o pesquisador comum que não tem tantas GPUs assim. O que significa ter um dataset bom, grande ou um dataset limpo? Porque não é porque você tem mais dados que um outro pesquisador ou que um outro laboratório que o seu LLM vai funcionar melhor no final das contas, certo? Sim.
Sim, eu acho que isso depende, no fim das contas, também um pouco de onde você está nesse espectro do treinamento. Tipo, se você quer fazer pré-treinamento ou se você quer fazer uma coisa mais como mid-training ou pós-treinamento, o que você quer de um conjunto de dados pode mudar um pouquinho. Então, por exemplo, eu acho que do lado do pré-treinamento, normalmente, bem no comecinho do pré-treinamento, você quer buscar diversidade.
Então você quer ter dados limpos, com certeza, você não quer treinar com tipo boilerplate de, sei lá, HTML de sites, você quer limpar o máximo possível, você não quer desperdiçar tokens com dados que não são interessantes ou não quer treinar com tipo todas as licenças open source que estão espalhadas aí pela internet. Então você quer fazer uma limpeza do conjunto de dados, mas ao fim das contas você quer ter certeza de ter a máxima diversidade porque você quer cobrir
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Chapter 7: What is the significance of datasets in AI model training?
E treinamento, eu acho que, eu dei uma olhada outro dia, eu acho que é uma coisa de mais ou menos 30% dos dados que eles usaram de pré-treinamento, eles aumentaram sinteticamente de alguma forma. E na etapa de pós-treinamento, isso já é sintético, já faz um tempo. A maior parte dos conjuntos de dados de SFT, depois que o chat de IPT foi criado, isso foi criado pelo chat de IPT. Então, eles já eram sintéticos até certo ponto.
Eu acho que agora as pessoas fazem isso ainda mais. E uma outra coisa agora também que entra em jogo é que muitos desses passos de pós-treinamento acontecem, na verdade, em ambientes. E eu acho que isso também é dado sintético, pode ser considerado dado sintético, porque você tem o próprio modelo interagindo com o ambiente e depois você treina nos traces que você obtém disso. Então não tem texto escrito manualmente por humanos ali.
Talvez o prompt seja a única coisa que resta feita por humanos. E você até mencionou os modelos abertos, na verdade, os modelos chineses entreabertos, que estão ganhando bastante destaque. A gente está ouvindo anedotas sobre como está rolando esse tsunami, vindo de modelos chineses, está pronto para superar os modelos americanos abertos. Americanos não, os ocidentais todos, que são mais baratos de rodar, seja por API ou até barato tecnicamente, de computação mesmo.
para rodar localmente. E você aí de dentro da Hugging Face, você está vendo mesmo esse movimento da adoção maior de modelos chineses? As pessoas estão colocando isso às vezes como uma ameaça. Você acha que é uma ameaça ou é só interessante contar essa história para, sei lá, aparecer na web?
Não, eu acho que eles são meio que um pilar muito sólido da comunidade nesse ponto. Eu acho que, especialmente a comunidade que a gente vê, porque ela depende muito de open source ou de modelos abertos, né? Tipo, tudo que passa pelo Hub do Hugging Face é um modelo aberto e os modelos chineses têm estado meio que nessa linha de frente já faz um tempo.
Então, eles são muito importantes ali, mas mesmo para empresas, esses modelos são muito importantes. Eu acho que custo é um fator, tradicionalmente tem sido um pouco difícil para a maioria das empresas menores, ou até de médio porte, justificarem isso, porque você precisa ter algumas GPUs rodando esses modelos, e para a maioria dos casos de uso, você não tem uma contagem enorme de tokens sendo produzida. Você tem 10 usuários conversando com o seu modelo,
provavelmente você não vai conseguir usar a instância de GPU que está rodando naquele modelo. Mas se você olhar agora, é quanto dinheiro as pessoas gastam com modelos de código, onde elas realmente executam isso, ou geram milhares e centenas de milhares ou milhões de tokens por hora para um único usuário, você entra num regime em que você consegue facilmente usar essas instâncias. Então eu acho que isso está se tornando cada vez mais atraente do ponto de vista de custo.
E um outro aspecto que é muito crucial para muitas empresas são simplesmente as preocupações de privacidade, certo? Onde o código ainda é considerado, tipo, a propriedade intelectual mais valiosa de uma empresa, na número das empresas, e enviar sua base de código para uma API externa é uma coisa que é difícil de fazer. Então, se você puder evitar, algumas empresas simplesmente nem têm permissão para fazer isso, e algumas outras empresas precisam passar por processos legais para poder obter
a aprovação para usar essas ferramentas e então modelos abertos que podem rodar localmente e alguém precisa meio que configurar o servidor de inferência, mas hoje em dia isso é muito mais fácil de fazer do que era até uns anos atrás. Um outro dado interessante são as startups que querem construir coisas, startups de IA especialmente,
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Chapter 8: How does Hugging Face implement reinforcement learning in their models?
Então, o GPRO, que normalmente a gente usa no final porque funciona relativamente bem, te dá meio que a cereja do bolo e pode deixar o seu modelo realmente bom em aplicações específicas, especialmente aquelas que você consegue verificar
Por exemplo, matemática, programação, você pode aumentar um pouco o desempenho, mas as pessoas normalmente subestimam o quanto você pode avançar só fazendo a curadoria, ajustando hiperparâmetros de um jeito agressivo no seu pipeline de fine tuning supervisionado antes de passar adiante, mas as pessoas estão sempre ansiosas, tipo, quero ir em frente, quero fazer RL, não quero gastar muito tempo fazendo as coisas meio chatas.
Mas normalmente, até mesmo a nossa equipe de pós-treinamento, eles querem fazer hipotetizado por reforço, mas acabam gastando 80% do tempo na fase de Fire in Tuning Supervisionado e ficam sem tempo até para fazer a parte de Reinforcement Learning.
E vocês já estão planejando um Small LM4? Imagino que já esteja nos planos, né? Na verdade, a gente pivotou um pouco. Então, a gente está fazendo coisas relacionadas ainda a pré-treinamento, mas o que a gente percebe é que a forma como a gente enquadra o problema de pesquisa em que a gente trabalha é sempre onde que a gente consegue obter o máximo de alavancagem para a comunidade. Qual que é o melhor uso do nosso esforço que gera mais valor para a comunidade?
E quando a gente começou a trabalhar com Small LM, a gente era praticamente o único fazendo modelos pequenos. Tinha umas equipes também trabalhando com modelos pequenos, mas era mais como um pensamento secundário. Agora, se você olhar, por exemplo, o QN 4B quase se tornou o modelo principal para a equipe do QN. Dá para ver que eles investem muito tempo no modelo de 4 bilhões e nos modelos muito grandes.
E os intermediários também são muito bons, mas dá para notar claramente que o modelo 4B é muito importante para eles. Então a questão é, a gente devia competir com o QEM a cada iteração? Talvez, mas tem outras equipes agora, como a Allen AI, fazendo os modelos menores que são interessantes também.
Então uma coisa que a gente tem trabalhado um pouco mais hoje em dia é desenvolver modelos aplicados a esses casos de uso que são interessantes. Um desses domínios é, por exemplo, ir para a ciência, que é um campo super interessante nesse momento, onde você pega esses modelos e tenta, pega os insights, vê se você consegue fazer coisas interessantes semelhantes, mas aplicadas especificamente às ciências.
Então pode ser matemática, ou física, ou biologia, ou química. E o mais interessante é que é um campo que é tão amplo nesse momento que você pode escolher praticamente qualquer domínio e tem coisas interessantes que você pode fazer. E ao mesmo tempo, se você tiver sucesso, tem um valor muito grande para a comunidade ou até para a humanidade em geral, né? Se você conseguir melhorar ou acelerar as ciências.
Isso é uma coisa que a equipe da Hugging Face está super animada também, porque eu acho que a gente tem muitos físicos e cientistas, então naturalmente a gente tende a se interessar por esse tipo de problema. Então é uma coisa que a gente está meio que trabalhando bastante nesse Mumpire, Beto. É engraçado que tudo o que você mencionou, eu tenho que falar que a gente está fazendo mais ou menos a mesma coisa que a Hugging Face está fazendo aqui no Barcelona Super Computing Center.
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