Modelos soberanos
Especialização construída com engenharia

O número de parâmetros suportado localmente é limitado; a especialização vem da engenharia: adaptação Day0+ de bases principais, já no lançamento de novas versões; ajuste de pequenos modelos para tarefas específicas; decodificação especulativa para acelerar inferência local; e seleção do modelo e local de execução por tarefa. Modelos executam nos dispositivos da empresa, e a capacidade profissional se acumula como ativo próprio.

Adaptação e otimização de modelos

  • Day0+
    Adaptação rápida a múltiplas basesSuporte a Qwen, DeepSeek, GLM e outras bases principais, sem dependência de uma única base; atualizações podem ser incorporadas rapidamente ao fluxo profissional.
  • SFT
    Ajuste setorial e adaptação eficiente com LoRAAjustes com corpus jurídico, tributário e contábil e anotações de especialistas geram pequenos modelos por função; LoRA (adaptação de baixo posto) reduz o custo computacional do ajuste.
  • 4/8bit
    Implantação quantizadaCompressão em 4bit / 8bit para inferência profissional dentro dos limites locais de computação e memória.
  • SPEC
    Aceleração por decodificação especulativaSuporte a MTP, DFlash e DSpark: o mecanismo de rascunho propõe vários tokens, e o modelo principal verifica em paralelo, mantendo a saída com velocidade multiplicada.
  • RAG
    Ampliação privada e memória de longo prazoLimpeza e integração de corpus privado com RAG (geração aumentada por recuperação), conexão a sistemas por MCP (Model Context Protocol) e contexto de projetos convertido em memória de longo prazo.

Seleção por aplicação

Tarefas típicasModelo recomendadoLocal de execuçãoCritérios de seleção
Reconhecimento de comprovantes e estruturação de materiaisNotas fiscais, contratos e processosPequeno modelo especializado + aceleração dedicada de OCRDispositivoAlta frequência, baixa latência, dados sensíveis
Conformidade, riscos e correspondência de indicadoresRiscos fiscais, conformidade da cadeia de suprimentosModelo setorial + biblioteca dinâmica de indicadoresDispositivo · BordaTodos os dados ficam no domínio, com resultados rastreáveis
Perguntas profissionais e redação de documentosRotinas jurídicas, tributárias e contábeisModelo setorial LoLR Logos LoLR + Decodificação especulativaPrioridade localEquilíbrio entre especialização e rapidez
Análise complexa e raciocínio entre domíniosDue diligence de aquisições, estruturas internacionaisGrande modelo base + colaboração multiagenteComputação organizacional · Nuvem autorizadaTamanho do modelo, concorrência e custo
Quatro critérios de seleçãoSensibilidade dos dadosRequisitos de latênciaTamanho do modeloCusto

Suporte a três técnicas de decodificação especulativa

A decodificação local é limitada pela largura de banda da memória: cada token exige ler todos os pesos. A decodificação especulativa usa um mecanismo leve para propor vários tokens de uma vez; o modelo principal os verifica em paralelo e aceita apenas os compatíveis. A saída permanece igual, com possível aceleração de várias vezes. O sistema LoLR suporta três abordagens principais.

MTPPrevisão de múltiplos tokensMulti-Token Prediction

Cabeças de previsão treinadas com o modelo principal antecipam tokens a partir do estado oculto atual; quando incorporadas aos pesos, quase não aumentam o uso de memória de vídeo.

Para: bases com cabeças MTP · Dispositivos locais com pouca memória de vídeo
DFlashRascunho por difusão em blocosBlock Diffusion Drafting

Um modelo leve de difusão em blocos usa características contextuais do modelo principal para gerar um bloco de rascunho em paralelo numa passagem; pode ser treinado para diferentes modelos-alvo.

Para: diversas bases e estruturas de inferência · Geração de textos longos
DSparkDecodificação especulativa guiada por confiançaConfidence-Scheduled · Semi-Autoregressive

O rascunhador semiautorregressivo mantém dependências entre tokens do bloco; na verificação, a confiança de cada solicitação define dinamicamente o comprimento, encerrando cedo rascunhos de baixa qualidade.

Para: serviços de alta concorrência · Nós departamentais e institucionais

As três aceleram sem perda; a verificação do modelo principal define a saída final; LoLR.AI OS escolhe automaticamente conforme a base, a estrutura de implantação e a concorrência do nó.

Modelos soberanos=Adaptação da base+Ajuste especializado+Aceleração da inferência+Seleção por aplicação+Execução privadaCorpus, ajustes, aceleração, seleção e local de execução determinam a utilidade dos resultados.Conheça o Modelo LoLR Logos LoLR →

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