Las organizaciones que están ampliando el uso de inteligencia artificial generativa enfrentan un desafío progresivo: equilibrar la calidad de los modelos con los costos y la latencia. Actualmente, los costos de inferencia representan del 70% al 90% de los gastos operativos de los modelos de lenguaje grande. Las tradicionales y verbosas estrategias de indagación llevan al uso excesivo de tokens, incrementando el volumen de procesamiento y afectando la eficiencia tanto en costos como en tiempos de respuesta.
En respuesta a esta problemática, la técnica denominada «Chain-of-Draft» (CoD) está emergiendo como una solución revolucionaria. Propuesta por el estudio de Zoom AI, CoD podría transformar la manera en que los modelos abordan tareas de razonamiento. Mientras que la técnica «Chain-of-Thought» (CoT) ha sido predominante y eficaz al mejorar el razonamiento, CoD ofrece una alternativa más eficiente al replicar los patrones de resolución de problemas humanos mediante pasos concisos en lugar de explicaciones prolijas.
La implementación de CoD apoyada en Amazon Bedrock y AWS Lambda ha demostrado su viabilidad práctica al lograr mejoras significativas en eficiencia. En términos cuantitativos, se ha conseguido hasta un 75% de reducción en el uso de tokens y una disminución superior al 78% en la latencia, manteniendo al mismo tiempo precisiones comparables a los métodos tradicionales de CoT. Esto no solo optimiza los costos, sino que también mejora la experiencia del usuario gracias a tiempos de respuesta más rápidos.
El enfoque de CoD se sustenta en la eliminación de redundancias dentro de las cadenas de razonamiento, destilando los pasos a su núcleo más esencial. Esta simplificación ayuda a centrar los modelos en la lógica estructural de las tareas en lugar de en la fluidez del lenguaje, lo que disminuye la latencia de inferencia y reduce el costo por token.
No obstante, CoD no es universalmente aplicable. En entornos que exigen alta interpretabilidad, como en revisiones de documentos legales o médicos, el razonamiento detallado sigue siendo crucial. Además, en modelos de lenguaje más pequeños, CoD puede no superar la eficacia de CoT.
Como conclusión, CoD se perfila como una prometedora técnica para organizaciones que buscan optimizar sus capacidades en inteligencia artificial generativa. Al reducir costos y mejorar tiempos de respuesta sin sacrificar la calidad del razonamiento, esta metodología representa un avance significativo hacia una mayor eficiencia en los modelos de lenguaje. En la medida que la inteligencia artificial sigue evolucionando, CoD podría jugar un papel crucial en el futuro de estas tecnologías avanzadas.
