En los últimos años, los modelos de fundación y los modelos de lenguaje de gran tamaño han experimentado un notable crecimiento, incrementando frecuentemente su número de parámetros. Este aumento ha conducido a avances significativos en la comprensión del lenguaje y en capacidades generativas. Sin embargo, este progreso también trae consigo costos elevados, ya que la inferencia de estos modelos requiere grandes capacidades de memoria, GPUs de alto rendimiento y un consumo considerable de energía. Esta tendencia se ha manifestado claramente en el ámbito del código abierto, con el lanzamiento de modelos cada vez más grandes.
En 2023, TII-UAE presentó Falcon 180B, entonces el modelo de código abierto más grande. Meta lo superó en 2024 con Llama 3.1, que contaba con 405 mil millones de parámetros. Para mediados de 2025, el modelo más grande disponible públicamente fue DeepSeek (V3), con una arquitectura de mezcla de expertos y 671 mil millones de parámetros.
A pesar de su impresionante desempeño en tareas como búsqueda multimodal y generación de código, implementar estos modelos en aplicaciones del mundo real sigue siendo un desafío por su tamaño y requisitos de infraestructura. Por ejemplo, la ejecución del modelo DeepSeek-V3 en su modo base demanda una instancia potente con 1128 GB de memoria GPU. Sin embargo, su variante cuantificada puede ser operada en instancias más pequeñas, ofreciendo ventajas económicas y operativas.
La cuantización posterior al entrenamiento surge como una alternativa práctica. Esta técnica convierte los pesos y activaciones en enteros de menor precisión, lo cual puede reducir el tamaño del modelo considerablemente, disminuir la demanda de memoria y acelerar operaciones, todo sin necesidad de reentrenamiento. Esto es crucial para manejar modelos con más de 100 mil millones de parámetros, un desafío técnico significativo.
El apoyo de la comunidad de desarrolladores ha sido clave para lograr inferencia eficiente de modelos cuantizados. Estos modelos se implementan fácilmente en plataformas como Amazon SageMaker AI, que ofrece servicios gestionados para alojar modelos de machine learning y deep learning.
Las técnicas de cuantización como AWQ y GPTQ han demostrado ser eficaces para reducir los requisitos de recursos en la inferencia. Estos métodos preservan el desempeño original del modelo mientras permiten el uso de grandes modelos en hardware con recursos limitados, disminuyendo tanto el impacto financiero como ambiental de los modelos.
Con el continuo crecimiento de los modelos de lenguaje y sus aplicaciones, las técnicas de cuantización se han establecido como un enfoque esencial para equilibrar el rendimiento con las limitaciones de infraestructura. Esto proporciona un camino hacia la implementación eficiente y rentable de la inteligencia artificial en diversas industrias. Plataformas como Amazon SageMaker AI facilitan a las organizaciones avanzar desde el desarrollo hasta la producción en el dinámico ámbito de la inteligencia artificial.
