En los últimos años, la evolución de los modelos de fundación y los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs, por sus siglas en inglés) ha sido vertiginosa. Con el aumento constante en el número de parámetros, estos modelos han alcanzado avances significativos tanto en la comprensión del lenguaje como en las capacidades generativas. Sin embargo, esta evolución no ha estado exenta de desafíos. La creciente demanda por mayores capacidades de memoria, el uso de GPUs de alto rendimiento y el considerable consumo energético plantean importantes obstáculos, especialmente en el ámbito del código abierto.
A medida que la carrera por desarrollar modelos cada vez más grandes cobra impulso, varias organizaciones han hecho historia. En 2023, TII-UAE presentó Falcon 180B, el modelo de código abierto más grande de su tiempo. Meta superó ese logro en 2024 con su modelo Llama 3.1, que con sus 405 mil millones de parámetros marcó un nuevo estándar. Para mediados de 2025, DeepSeek (V3), con 671 mil millones de parámetros y una arquitectura de mezcla de expertos, se convirtió en el modelo más grande disponible públicamente.
No obstante, el reto principal persiste: la implementación de estos modelos en aplicaciones del mundo real resulta, hasta ahora, mayormente impracticable debido a los requisitos de infraestructura que demandan. Usar el modelo DeepSeek-V3 en su modo más básico, por ejemplo, requiere una instancia potente con 1128 GB de memoria GPU. La solución parece estar en la cuantización posterior al entrenamiento (PTQ). Este enfoque convierte los pesos y activaciones a enteros de menor precisión, logrando reducir el tamaño del modelo significativamente mientras se preserva su rendimiento, permitiendo así una implementación más factible.
El PTQ no es simplemente una teoría prometedora; ya está en práctica. Técnicas como la cuantización consciente de activaciones (AWQ) y la cuantización de transformadores generativos preentrenados (GPTQ) han demostrado su eficacia al disminuir los requisitos de recursos durante la inferencia. Esto no solo facilita la utilización de grandes modelos en hardware limitado, sino que también disminuye el impacto financiero y ambiental asociado al empleo de estos modelos avanzados.
La adaptación y optimización de los LLMs es, sin duda, un esfuerzo comunitario. Los desarrolladores han sido fundamentales en esta empresa, aportando recursos y experiencias para lograr una inferencia más eficiente. Ya sea a través de PTQ u otros métodos de optimización, la accesibilidad de los modelos cuantizados es ahora más viable gracias a plataformas como Amazon SageMaker AI, que ofrece un servicio completamente gestionado, permitiendo a las organizaciones transitar desde el desarrollo hasta la implementación efectiva de modelos de machine learning y deep learning.
En un mundo donde las aplicaciones basadas en modelos de lenguaje continúan expandiéndose, las técnicas de cuantización se posicionan como un camino crucial para equilibrar las necesidades de rendimiento con las limitaciones de infraestructura. Así, la inteligencia artificial se hace más accesible para diversas industrias, promoviendo una implementación eficiente y rentable que facilita la transición desde la creación hasta la producción en este campo dinámico y en constante evolución.
