A medida que las organizaciones avanzan en la implementación de inteligencia artificial generativa, se enfrentan al desafío de equilibrar calidad, costos y latencia. Los costos de inferencia dominan los gastos operativos de los modelos de lenguaje grande (LLM), y los métodos de indagación verbosa multiplican el volumen de tokens, llevando a las organizaciones a buscar estrategias más eficientes. Aunque efectivos, los métodos tradicionales generan un exceso de procesamiento que afecta tanto la eficiencia de costos como los tiempos de respuesta.
La técnica «Chain-of-Draft» (CoD) ha surgido como una alternativa innovadora, según un estudio de Zoom AI, transformando el modo en que los modelos abordan tareas de razonamiento. Mientras que la técnica «Chain-of-Thought» (CoT) ha sido un estándar para mejorar el razonamiento, CoD ofrece una opción más eficiente al basarse en la resolución de problemas de los humanos. Esta técnica utiliza pasos de pensamiento concisos, en lugar de explicaciones extensas, reflejando un enfoque más directo y lógico.
Utilizando Amazon Bedrock y AWS Lambda, se ha demostrado una implementación práctica de CoD que logra significativas mejoras en eficiencia: hasta un 75% de reducción en el uso de tokens y más del 78% de disminución en la latencia, manteniendo la precisión de los métodos CoT. A través de ejemplos y métricas de rendimiento, se ilustra cómo el despliegue de CoD en un entorno de AWS impacta en las implementaciones de inteligencia artificial, optimizando costos y mejorando la experiencia del usuario con tiempos de respuesta más rápidos.
El enfoque CoD se basa en que las cadenas de razonamiento a menudo contienen alta redundancia. Al destilar los pasos a su núcleo semántico, CoD centra el modelo en la estructura lógica en lugar de la fluidez lingüística, resultando en una menor latencia de inferencia, reducción de costos y salidas más claras para procesamiento o automatización posterior.
Sin embargo, CoD no es aplicable en todos los escenarios. En casos que requieren alta interpretabilidad, como documentos legales o médicos, un razonamiento detallado puede ser esencial. Además, en modelos de lenguaje más pequeños, CoD es menos eficiente que CoT.
En conclusión, CoD es una técnica prometedora para optimizar implementaciones de inteligencia artificial generativa, reduciendo costos y mejorando tiempos de respuesta sin comprometer la calidad del razonamiento. Esta técnica representa un avance significativo hacia modelos de lenguaje más eficientes y efectivos en la evolución continua de la inteligencia artificial.
