Investigando o Uso de Modelos de Linguagem de Grande Escala para o Escalonamento de Tarefas - Alves, Lívia Mayumi Kawasaki; Koslovski, Guilherme Piêgas (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS); 2025: Anais da XXV Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul, 2025)
Os Large Language Models (LLMs) revolucionaram a área de Processamento de Linguagem Natural (PLN), sendo atualmente possível adaptar tais modelos para realizar atividades complexas em diversas áreas. Especificamente, a técnica de fine-tuning permite que os modelos pré-treinados aprimorem o conhecimento para funções específicas. Em ambientes de alto desempenho, o escalonamento é uma atividade complexa e consiste no processo de alocar recursos do sistema para diversas tarefas, atendendo a objetivos específicos. A escolha da ordem de alocação é fundamental para a eficiência desse ambiente. Nesse sentido, este artigo visa propor uma análise do uso de LLMs ajustados com fine-tuning para auxiliar no escalonamento de tarefas comunicantes.