Modelos de lenguaje pequeños: democratizando la IA empresarial

Cuando se habla de inteligencia artificial generativa, se suele pensar en las grandes herramientas de uso general que se han convertido en parte de la vida cotidiana. Estos sistemas, basados en los denominados modelos de lenguaje grandes (LLM), pueden escribir, resumir, programar y conversar con una fluidez notable. Su rápida evolución ha despertado el entusiasmo en todos los sectores, pero también ha puesto de manifiesto importantes limitaciones para su uso empresarial.

Los LLM requieren una gran cantidad de potencia informática, energía e infraestructura, lo que hace que su formación y funcionamiento a gran escala resulten costosos. Para las empresas, también plantean preocupaciones en torno a la privacidad, el control y la latencia de los datos, especialmente cuando la información confidencial debe procesarse a través de plataformas externas. Como resultado, muchas organizaciones están explorando ahora un enfoque alternativo: modelos de IA más pequeños y específicos, diseñados para tareas concretas.

Un creciente interés por los modelos más pequeños

Los modelos de lenguaje pequeños (SLM) están entrenados para realizar tareas específicas utilizando muchos menos recursos informáticos. Se pueden utilizar para gestionar información confidencial de la empresa, minimizando al mismo tiempo el riesgo de fugas de datos. También están diseñados para utilizarse de forma coherente dentro de una empresa, ofreciendo resultados óptimos sin las elevadas exigencias computacionales de los modelos más grandes.

Este cambio está cobrando impulso en todos los sectores, según el último informe del Radar de Innovación de SDG Group, en el que los analistas señalan la reducción del tamaño de los modelos lingüísticos. Gracias a sus características técnicas, estos SLM pueden integrarse en la infraestructura informática existente para obtener un mayor valor.

Un informe de la consultora S&S Insider destaca que el mercado mundial de SLM estaba valorado en 7900 millones de dólares estadounidenses en 2023 y se espera que alcance los 29 640 millones de dólares estadounidenses en 2032, con una tasa de crecimiento anual media de alrededor del 16 % entre 2024 y 2032.

A medida que ganan terreno, las organizaciones comienzan a preguntarse si es mejor utilizar una única herramienta para todos los problemas o implementar sistemas especializados para tareas claramente definidas.

Argumentos a favor de los modelos más pequeños

Una ventaja importante de los SLM es su mayor especialización. La reducción del tamaño y los requisitos computacionales hace que la IA sea más rápida y asequible, y viable en el hardware que ya utilizan la mayoría de las empresas. Esto reduce las barreras para su adopción y permite a las organizaciones más pequeñas experimentar con la IA sin necesidad de realizar grandes inversiones de capital.

Hay dos razones principales por las que las empresas recurren a modelos más pequeños. La primera es el coste. Técnicas como la cuantificación, la poda y la destilación permiten a los desarrolladores reducir los requisitos informáticos, respectivamente, disminuyendo la precisión numérica, eliminando conexiones redundantes o entrenando un modelo más pequeño utilizando uno más grande como referencia. El principio rector es cada vez más pragmático: elegir el modelo más pequeño que pueda realizar el trabajo de forma fiable, en lugar de recurrir por defecto al sistema más grande disponible.

La segunda razón es la eficiencia. Los LLM de uso general suelen funcionar bien en una amplia gama de tareas, pero las empresas a menudo necesitan una ventaja adicional para seguir siendo competitivas. Alcanzar ese margen de rendimiento con un modelo genérico puede resultar caro e ineficaz.

Es aquí donde el ajuste fino ofrece una alternativa. Al adaptar un modelo preentrenado a un conjunto de datos más reducido, las organizaciones pueden mejorar el rendimiento. Técnicas como la adaptación de rango bajo (LoRA), que consiste en la optimización de una red neuronal para mejorar el rendimiento del modelo en tareas específicas, han hecho que este proceso sea más eficiente utilizando los datos existentes de la empresa.

Compromisos, no atajos

Ninguno de estos enfoques está exento de costes. El ajuste y la optimización requieren hardware de alto rendimiento y una formación costosa, mientras que los sistemas más complejos pueden alargar los ciclos de desarrollo y aumentar los costes de mantenimiento. En algunos casos, una empresa necesitará un modelo más complejo y capaz, mientras que en otros, una opción menos sofisticada que se pueda desarrollar más rápidamente será la más adecuada, lo que permitirá que el proyecto se ponga en marcha antes y sea más competitivo. El reto consiste en evaluar múltiples enfoques y determinar cuál de ellos aportará realmente un valor añadido.

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