Google lanza tecnología de cascadas especulativas para mejorar rendimiento de LLM

Google dio a conocer una nueva técnica denominada cascadas especulativas, diseñada para optimizar el rendimiento de sus modelos grandes de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés), como Gemma y T5. Este enfoque busca reducir significativamente el coste computacional y la latencia del proceso de inferencia, sin sacrificar la calidad de las respuestas generadas.

Los LLM son sistemas de inteligencia artificial capaces de ejecutar tareas complejas como traducción automática, generación de código, síntesis de textos o razonamiento. Sin embargo, su alto poder de procesamiento requiere grandes cantidades de recursos computacionales, lo que puede limitar su uso a gran escala o en entornos con restricciones de hardware.

¿Qué son las cascadas especulativas?

La tecnología anunciada por Google combina dos técnicas existentes:

1. Cascadas estándar: dividen las tareas entre modelos pequeños y grandes. El modelo pequeño intenta primero resolver la tarea. Si no lo logra, la transfiere al modelo más grande, lo que permite ahorrar recursos en tareas sencillas.
2. Decodificación especulativa: utiliza un modelo rápido para prever los posibles resultados que luego son verificados por el modelo principal. Si el modelo grande acepta esas predicciones, se genera una respuesta más rápida sin pérdida de precisión.

El sistema de cascadas especulativas integra ambas estrategias, permitiendo que modelos más pequeños procesen un mayor número de consultas útiles y que el modelo grande intervenga solo cuando sea estrictamente necesario. Incluso cuando los tokens propuestos por el modelo menor no coinciden con los del modelo principal, el sistema puede extraer valor útil del intento preliminar, gracias a una regla de procesamiento flexible.

Aplicaciones y resultados

Según Google, las pruebas realizadas con sus modelos Gemma y T5 mostraron mejoras sustanciales en tareas como resúmenes, traducciones, codificación y respuestas a preguntas. Los beneficios incluyen:

• Mayor velocidad de inferencia
• Reducción del coste computacional
• Mejor equilibrio entre rendimiento y calidad de salida

Además, este enfoque híbrido ofrece a los desarrolladores un control más preciso sobre los compromisos entre costo y calidad, lo que facilita el diseño de aplicaciones de IA más adaptables, eficientes y accesibles.

Con información de Europa Press