Los modelos de inteligencia artificial (IA), como los grandes modelos de lenguaje (LLMs), necesitan enormes cantidades de datos y potencia de cálculo para funcionar. Sin embargo, su tamaño y consumo energético representan un desafío. Para hacerlos más eficientes, los expertos han desarrollado técnicas de compresión que reducen su peso sin afectar demasiado su rendimiento.
La compresión de los chatbots de código abierto impulsa la innovación al eliminar las restricciones del código fuente y también facilita su implementación en servidores periféricos y dispositivos más compactos con acceso limitado a Internet. Gracias a esta versatilidad, tanto organizaciones privadas como públicas pueden integrar chatbots como asistentes de IA personalizables, manteniendo el control sobre el almacenamiento y los datos de entrenamiento. Además, esta optimización reduce significativamente el consumo energético y los costos asociados al desarrollo y mantenimiento de modelos más eficientes.
Ventajas de comprimir
La gran ventaja de comprimir los chatbots de código abierto no sólo acelera la innovación al eliminar la barrera del código fuente, sino también abre la posibilidad de alojar y ejecutar los modelos comprimidos en servidores de borde y dispositivos más pequeños con conectividad a Internet limitada. Esta flexibilidad permite a las entidades privadas y públicas adoptar el poder de los chatbots como asistentes personales de IA personalizables, al tiempo que garantizan el control sobre los datos de alojamiento y entrenamiento utilizados, además de reducir drásticamente el consumo de energía y los costos financieros involucrados en el entrenamiento y alojamiento de modelos más pequeños.
Técnicas más extendidas
Entre las más utilizadas se encuentran la cuantización, la poda y la factorización matricial. La cuantización convierte los datos de alta precisión en versiones más ligeras, reduciendo el consumo de memoria. La poda elimina conexiones o neuronas poco utilizadas en una red neuronal. La factorización matricial descompone grandes conjuntos de datos en estructuras más simples, facilitando su procesamiento.
Un ejemplo innovador de estas técnicas es CompactifAI, desarrollado por Multiverse Computing. Este método emplea redes tensoriales para reducir el tamaño de los modelos de IA. En pruebas con LlaMA-2 7B de Meta, logró comprimir el modelo en un 30% de su tamaño original, manteniendo más del 90% de su precisión. Esto permite ejecutar IA en dispositivos más pequeños y accesibles, reduciendo costos y consumo energético. Con avances como CompactifAI, la inteligencia artificial se vuelve más eficiente y accesible para todos. Este compresor y su tecnología serán los protagonistas del próximo webinar.
Nuevo Webinar, ¡apúntate!
Te recordamos que el jueves 13 de marzo tendrá lugar en formato online el Webinar: “Compactifai: Innovación en la Compresión de Modelos para una IA Más Eficiente y Sostenible” impartido por María Arribas, Directora General de Qaleon en el que abordó cómo comunicar de manera transparente el impacto ambiental de productos y servicios basados en inteligencia artificial.
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