¿Qué es la destilación LLM?

La destilación de LLM es una técnica que pretende replicar el rendimiento de un modelo lingüístico de gran tamaño, reduciendo al mismo tiempo su tamaño y sus exigencias computacionales. 

Imagina a un profesor experimentado compartiendo su experiencia con un nuevo alumno. El profesor, que representa el modelo de maestro, transmite conceptos y conocimientos complejos, mientras que el modelo de alumno aprende a imitar estas enseñanzas de forma más simplificada y eficaz. 

Este proceso no sólo conserva las competencias básicas del profesor, sino que también optimiza al alumno para aplicaciones más rápidas y versátiles.

¿Por qué es importante la destilación del LLM?

El creciente tamaño y requisitos informáticos de los grandes modelos lingüísticos impiden su adopción y despliegue generalizados. El hardware de alto rendimiento y el creciente consumo de energía a menudo limitan la accesibilidad de estos modelos, sobre todo en entornos con recursos limitados, como los dispositivos móviles o las plataformas informáticas periféricas.

La destilación LLM aborda estos retos produciendo modelos más pequeños y rápidos, lo que los hace ideales para su integración en una gama más amplia de dispositivos y plataformas. 

Esta innovación no sólo democratiza el acceso a la IA avanzada, sino que también es compatible con aplicaciones en tiempo real en las que se valoran mucho la velocidad y la eficacia. Al permitir soluciones de IA más accesibles y escalables, la destilación LLM ayuda a avanzar en la aplicación práctica de las tecnologías de IA.

Ventajas de la destilación LLM

La destilación de LLM ofrece una serie de ventajas considerables que desarrollan la usabilidad y eficacia de los modelos lingüísticos, haciéndolos más prácticos para diversas aplicaciones.

Aquí exploramos algunas de sus principales ventajas.

Tamaño reducido del modelo

Una de las principales ventajas de la destilación LLM es la creación de modelos notablemente más pequeños. Al transferir conocimientos de un modelo de profesor grande a un modelo de alumno más pequeño, el alumno resultante conserva gran parte de las capacidades del profesor siendo una fracción de su tamaño. 

Esta reducción del tamaño del modelo conduce a:

• Inferencia más rápida: Los modelos más pequeños procesan los datos con mayor rapidez, lo que se traduce en tiempos de respuesta más rápidos.
• Reducción de las necesidades de almacenamiento: Los modelos más pequeños ocupan menos espacio, lo que facilita su almacenamiento y gestión, sobre todo en entornos con capacidad de almacenamiento limitada.

Velocidad de inferencia mejorada

El menor tamaño de los modelos destilados se traduce directamente en una mayor velocidad de inferencia. Esto es especialmente importante para las aplicaciones que requieren procesamiento en tiempo real y respuestas rápidas. 

He aquí cómo se manifiesta este beneficio:

• Aplicaciones en tiempo real: Las velocidades de inferencia más rápidas hacen factible desplegar modelos destilados en aplicaciones en tiempo real, como chatbots, asistentes virtuales y sistemas interactivos en los que la latencia es un factor vital.
• Dispositivos con recursos limitados: Los modelos destilados pueden desplegarse en dispositivos con recursos computacionales limitados, como smartphones, tabletas y dispositivos periféricos sin comprometer el rendimiento.

Menores costes computacionales

Otra ventaja destacable de la destilación LLM es la reducción de los costes computacionales. Los modelos más pequeños requieren menos potencia de cálculo para funcionar, lo que supone un ahorro de costes en varias áreas:

• Entornos en nube: Ejecutar modelos más pequeños en entornos en la nube reduce la necesidad de hardware caro y de alto rendimiento y disminuye el consumo de energía.
• Implantaciones in situ: Los modelos más pequeños suponen menores costes de infraestructura y gastos de mantenimiento para las organizaciones que prefieren las implantaciones locales.

Mayor accesibilidad y despliegue

Los LLM destilados son más versátiles y accesibles, lo que permite su despliegue en distintas plataformas. Este alcance ampliado tiene varias implicaciones:

• Dispositivos móviles: Los modelos destilados pueden desplegarse en dispositivos móviles, permitiendo funciones avanzadas de IA en formatos portátiles y fáciles de usar.
• Dispositivos de borde: La capacidad de funcionar en dispositivos periféricos acerca las capacidades de IA al lugar donde se generan los datos, reduciendo la necesidad de conectividad constante y mejorando la privacidad de los datos.
• Aplicaciones más amplias: Desde la sanidad a las finanzas, pasando por la educación, los modelos destilados pueden integrarse en multitud de aplicaciones, haciendo que la IA avanzada sea accesible a más sectores y usuarios.