Desarrollo de grandes modelos lingüísticos
Principales resultados
La tecnología de desarrollo y alojamiento de grandes modelos lingüísticos (LLM) se ha desarrollado y difundido, por lo que ahora es ampliamente accesible.
Nuestras investigaciones y experimentos demuestran que prácticamente cualquier empresa puede alojar y personalizar modelos casi de última generación. Sin embargo, los costes son tales que no resulta realista ofrecer modelos a escala real y de código abierto a precios competitivos con los de los proveedores a hiperescala.
Este artículo ofrece una demostración de lo que se puede hacer con hardware básico y analiza las implicaciones del cambio en la tecnología de IA que ha permitido esta demostración.
Se describentres futuros para la tecnología de IA :
- un futuro en el que domina la escala,
- un futuro en el que la escala es importante,
- y un futuro en el que la escala es irrelevante.
Los datos actuales apuntan al futuro en el que "la escala importa" y no al futuro en el que "la escala domina", pero también hay indicios de que la escala puede ser incluso menos importante. Descargue nuestro libro blanco para saber más sobre cómo es posible que prácticamente cualquier empresa aloje y personalice modelos casi de última generación.
Desarrollo de LLM empresarial: respuestas a preguntas clave
¿Qué es la destilación de modelos en el desarrollo de modelos de lenguaje grandes?
La destilación de modelos es una técnica que entrena a un modelo «estudiante» más pequeño para que replique el comportamiento de un modelo de lenguaje (LLM) «maestro» más grande. Reduce el tamaño del modelo y los requisitos de computación, al tiempo que conserva la mayor parte del rendimiento original.
En entornos empresariales, la destilación de modelos permite una implementación rentable de los LLM en infraestructuras de GPU de gama media en lugar de clústeres a hiperescala. Cuando se combina con la cuantificación y el ajuste eficiente de parámetros, reduce significativamente los costos de inferencia y la latencia. La destilación es especialmente valiosa para aplicaciones específicas de un dominio en las que no se requiere una escala de modelo extrema.
El informe completo de Thought Leadership explica cómo la destilación transforma la economía de la infraestructura de los LLM y la estrategia de IA de las empresas. Descargue el informe para obtener puntos de referencia e información sobre la implementación.
¿Cuál es la diferencia entre la destilación y la cuantificación de modelos?
La destilación y la cuantificación de modelos son técnicas de optimización de LLM, pero se centran en diferentes aspectos de la eficiencia. La destilación reduce el tamaño del modelo al entrenar un modelo más pequeño para que imite a uno más grande. La cuantificación reduce el uso de memoria al disminuir la precisión numérica (por ejemplo, de 16 bits a 8 bits).
La destilación cambia la arquitectura del modelo y el número de parámetros, mientras que la cuantificación modifica la forma en que se representan los parámetros. Combinadas, estas técnicas pueden reducir significativamente los requisitos de la GPU y los costos de inferencia sin una degradación importante del rendimiento.
El Thought Leadership explora cómo la combinación de la destilación y la cuantificación permite un rendimiento casi de vanguardia en hardware accesible. Descargue el documento completo para ver los benchmarks técnicos.
¿Es más rentable crear un LLM privado que utilizar modelos basados en API?
Crear un LLM privado puede ser más rentable a gran escala, especialmente para cargas de trabajo sostenidas con un gran volumen de tokens y requisitos estrictos de gestión de datos. Sin embargo, el costo total de propiedad depende de la infraestructura, la experiencia en ingeniería y las tasas de utilización.
Los modelos basados en API ofrecen una rápida implementación y elasticidad, pero las tarifas de uso a largo plazo pueden superar el costo de operar un modelo autoalojado y ajustado con precisión. Las empresas deben evaluar el gasto de capital en GPU, la madurez de MLOps, el riesgo de cumplimiento y la diferenciación estratégica.
El informe completo compara los escenarios de precios de las API con estrategias de modelos autoalojados y destilados bajo diferentes supuestos de utilización. Descargue el análisis para obtener un modelo de costos detallado.
