Los modelos de lenguaje grandes (LLM) han transformado la forma en que interactuamos con la tecnología desde 2022, cuando OpenAI lanzó GPT-3, la base de ChatGPT. Su capacidad para generar respuestas en tareas como codificación o búsqueda los ha convertido en herramientas esenciales, pero su funcionamiento sigue siendo un desafío. El proceso de inferencia, que convierte las consultas en respuestas, consume recursos computacionales y tiempo, lo que limita su escalabilidad.
Ante este problema, los desarrolladores exploran alternativas para optimizar su rendimiento. Dos enfoques destacan: las cascadas y la decodificación especulativa. El primero utiliza modelos pequeños antes de recurrir a uno más grande, reduciendo costes, pero introduciendo retrasos si el modelo pequeño duda. La segunda predice tokens en paralelo, pero un solo error puede invalidar todo el proceso, anulando sus ventajas.
Google Research propone un nuevo método: las cascadas especulativas
Google Research ha presentado un enfoque híbrido llamado cascadas especulativas, que combina lo mejor de ambos métodos. La clave está en una regla flexible que decide dinámicamente si aceptar los tokens del modelo pequeño o delegarlos al grande. Esto evita los cuellos de botella de las cascadas y el rechazo estricto de la decodificación especulativa, permitiendo respuestas más rápidas y eficientes.
En pruebas con modelos como Gemma y T5, aplicados a tareas de resumen, razonamiento y codificación, las cascadas especulativas demostraron un equilibrio superior entre costes y calidad. Superaron a los métodos tradicionales en velocidad y eficiencia, aunque aún se encuentran en fase experimental. Si los resultados se mantienen, podrían implementarse para mejorar la experiencia de los usuarios sin aumentar los costos.
Por ahora, el equipo de Google sigue refinando el método. Los experimentos sugieren que, al permitir cierta flexibilidad en la validación de respuestas, se logran aceleraciones significativas sin sacrificar precisión. Esto podría ser un paso clave para hacer que los LLM sean más accesibles y rápidos en el futuro.
