20 estrategias para mejorar la IA y ejemplos
Los modelos de IA requieren una mejora continua a medida que evolucionan los datos, el comportamiento del usuario y las condiciones del mundo real. Incluso los modelos con buen rendimiento pueden desviarse con el tiempo cuando los patrones que aprendieron ya no coinciden con los datos de entrada actuales, lo que conlleva una menor precisión y predicciones poco fiables.
Los cambios en las normativas, los requisitos de los productos o las expectativas de los clientes también pueden introducir nuevas limitaciones que los modelos existentes no fueron diseñados para gestionar.
Por lo tanto, mantener la calidad del modelo implica fortalecer tanto los datos que lo respaldan como los algoritmos que dan forma a su comportamiento, asegurando que los sistemas sigan alineados con los requisitos actuales en lugar de con suposiciones obsoletas.
Explore estrategias clave, como la alimentación de datos , la mejora de datos y algoritmos , y las leyes de escalado de la IA , que garantizarán que sus modelos de IA sigan siendo relevantes y prácticos.
Las 20 mejores maneras de mejorar tu modelo de IA
Explicamos métodos para mejorar tu modelo de IA en 4 categorías diferentes:
Método | Descripción | Principales desafíos |
|---|---|---|
Introduce más datos | Añada datos reales o sintéticos de alta calidad para mejorar la cobertura y la generalización. | Garantizar la calidad de los datos, evitar sesgos, gestionar la privacidad y establecer límites de acceso. |
Mejorar los datos | Mejorar el etiquetado, la diversidad y el aumento de datos para reducir el ruido y los sesgos. | Equilibrar la calidad con la cantidad, reducir el sesgo en los conjuntos de datos y mantener la coherencia en las anotaciones. |
Mejorar el algoritmo | Utilice mejores arquitecturas, técnicas de ajuste fino y prácticas de implementación. | Mayor complejidad y coste, comportamientos no deseados, estrictas necesidades de privacidad. |
Leyes de escala de la IA | Aumentar la escala, la capacidad de procesamiento, la eficiencia y la recuperación mediante técnicas multiagente. | Rendimientos decrecientes, límites de cómputo, impacto ambiental, complejidad de la integración. |
Introduce más datos
Agregar datos nuevos y actualizados es uno de los métodos más comunes y efectivos para mejorar la precisión de un modelo de aprendizaje automático. Diversas investigaciones han demostrado una correlación positiva entre el tamaño del conjunto de datos y la precisión del modelo de IA. 1
Por lo tanto, ampliar el conjunto de datos utilizado para el reentrenamiento del modelo puede ser una forma eficaz de mejorar los modelos de IA/ML. Asegúrese de que los datos se adapten al entorno en el que se implementan. Asimismo, es fundamental seguir prácticas adecuadas de garantía de calidad en la recopilación de datos.
1. Recopilación de datos
La recopilación de datos se puede utilizar para ampliar el conjunto de datos e introducir más información en el modelo de IA/ML. En este proceso, se recopilan datos nuevos para volver a entrenar el modelo. Estos datos se pueden recopilar mediante los siguientes métodos:
- Colección privada
- Recopilación automatizada de datos
- Crowdsourcing personalizado
Para recopilar datos con éxito para la IA, las empresas deben tener en cuenta lo siguiente:
- Es fundamental respetar las consideraciones éticas y legales en la recopilación de datos para evitar cualquier problema ético.
- Los sesgos en los datos de entrenamiento pueden conducir a resultados no deseados en la IA.
- El preprocesamiento de los datos brutos es esencial para abordar los problemas de calidad y garantizar la integridad de los datos para el entrenamiento de IA/ML.
- No todos los datos son fácilmente accesibles debido a las restricciones relacionadas con la confidencialidad y las normativas de privacidad.
Obtenga más información sobre los métodos de recopilación de datos.
También se recomienda trabajar con un servicio de datos de IA para obtener conjuntos de datos relevantes sin la molestia de recopilarlos manualmente y evitar problemas éticos y legales. Consulta los servicios y empresas de recopilación de datos, así como las plataformas de crowdsourcing de datos, para encontrar el servicio adecuado para tu proyecto de IA.
2. Datos sintéticos con modelos generativos
La IA generativa ha impulsado la creación de datos sintéticos , produciendo conjuntos de datos de alta calidad que replican condiciones del mundo real. Los grandes modelos de lenguaje y de difusión ahora pueden generar datos estructurados y no estructurados para entrenar modelos en ámbitos donde los datos reales son limitados.
Algunos ejemplos son:
- Generar casos médicos poco comunes para mejorar los modelos de aprendizaje automático en la atención médica .
- Generar datos de conversaciones realistas para mejorar los sistemas de procesamiento del lenguaje natural .
- Creación de conjuntos de datos visuales para probar la resolución de imágenes, la calidad de las fotos o los modelos de reconocimiento de imágenes .
Datos de autoaprendizaje sintético y datos de entrenamiento sintético
El autoaprendizaje sintético genera nuevos datos de entrenamiento al permitir que los modelos o agentes interactúen con tareas o entre sí. Estos complementos cuentan con datos humanos de alta calidad limitados.
Este método proporciona:
- Producción escalable de datos de instrucción, razonamiento o diálogo.
- Cobertura de escenarios que son poco frecuentes o costosos de recopilar manualmente.
- Mejora del rendimiento del modelo en ámbitos donde la escasez de datos es una limitación principal.
Ejemplo real: Más datos para los chatbots
Un chatbot de soporte técnico tenía dificultades para comprender y clasificar con precisión las preguntas de los usuarios. Para mejorar su rendimiento, se reescribieron 500 consultas de soporte técnico en múltiples variantes en siete idiomas.
Estos datos adicionales ayudaron al chatbot a reconocer diferentes formatos de preguntas, mejorando su capacidad de respuesta de manera más eficaz.
Mejorar los datos
Mejorar los datos existentes también puede dar como resultado un modelo de IA/ML mejorado.
Ahora que las soluciones de IA abordan problemas más complejos, se requieren datos mejores y más diversos para desarrollarlas. Por ejemplo, la investigación 2 sobre un modelo de aprendizaje profundo que ayuda a los sistemas de detección de objetos a comprender las interacciones entre dos objetos, concluye que el modelo es susceptible 3 Sesgo en el conjunto de datos y requiere un conjunto de datos diverso para producir resultados.
Las mejoras pueden lograrse mediante:
3. Enriquecimiento de los datos
Ampliar el conjunto de datos es una forma de mejorar la IA. Otra manera importante de optimizar los modelos de IA/aprendizaje automático es enriqueciendo los datos. Esto significa que los nuevos datos recopilados para ampliar el conjunto de datos deben procesarse antes de introducirlos en el modelo.
Esto también puede implicar mejorar la anotación del conjunto de datos existente. Dado que se han desarrollado técnicas de etiquetado nuevas y mejoradas, estas pueden implementarse en el conjunto de datos existente o en uno nuevo para mejorar la precisión del modelo.
4. Mejorar la calidad de los datos
Mejorar la calidad de los datos es fundamental para el avance de los sistemas de IA y la optimización del rendimiento de los modelos de IA. Si bien los avances en IA suelen centrarse en mejores algoritmos y mayor capacidad de procesamiento, los datos de entrenamiento de alta calidad siguen siendo cruciales para un rendimiento óptimo.
Adoptar un enfoque centrado en los datos ayuda a acelerar el progreso de la IA al garantizar que los datos utilizados para el entrenamiento sean abundantes y de alta calidad.
La recopilación y el procesamiento de datos de alta calidad permiten a los desarrolladores crear modelos de IA más eficientes y efectivos, que luego pueden utilizarse para resolver tareas complejas en diversos sectores. Al centrarse en la calidad de los datos, las empresas pueden realizar predicciones más precisas, reducir sesgos y mejorar las capacidades de los sistemas de IA.
La calidad de los datos puede mejorarse significativamente durante la fase de recopilación. Este proceso incluye garantizar que los datos sean representativos de los escenarios reales con los que se encontrará el modelo, para eliminar sesgos, reducir el ruido y asegurar que sean lo suficientemente diversos como para capturar todas las variables relevantes.
Además, mantener la coherencia en el etiquetado de los datos y abordar las deficiencias en el conjunto de datos puede ayudar a reducir los errores en el proceso de aprendizaje del modelo.
5. Aprovechamiento del aumento de datos
Algunas personas podrían confundir los datos aumentados con los datos sintéticos; sin embargo, ambos términos son diferentes. Los datos aumentados se refieren a la adición de información a un conjunto de datos existente, mientras que los datos sintéticos se generan artificialmente para sustituir a los datos reales.
Consulta esta información para conocer más sobre las diferentes técnicas de aumento de datos.
Mejorar el algoritmo
En ocasiones, es necesario mejorar el algoritmo creado inicialmente para el modelo. Esto puede deberse a diversos motivos, como un cambio en la población sobre la que se aplica el modelo.
Supongamos que un algoritmo de IA/ML implementado que evalúa el riesgo para la salud del paciente y no incluye el parámetro del nivel de ingresos se expone repentinamente a datos de pacientes con niveles de ingresos más bajos. En ese caso, es poco probable que produzca evaluaciones justas.
Por lo tanto, actualizar el algoritmo y agregarle nuevos parámetros puede ser una forma eficaz de mejorar el rendimiento del modelo. El algoritmo se puede mejorar de las siguientes maneras:
6. Mejorar la arquitectura
Existen varias maneras de mejorar la arquitectura de un algoritmo. Una de ellas es aprovechar las características del hardware moderno, como las instrucciones SIMD o las GPU. 4
Además, las estructuras de datos y los algoritmos pueden mejorarse mediante el uso de diseños de datos optimizados para caché y algoritmos eficientes. Por último, los desarrolladores de algoritmos pueden aprovechar los avances recientes en aprendizaje automático y técnicas de optimización.
Transformer es una arquitectura de aprendizaje profundo que cambió el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y otros campos al permitir un modelado más eficiente y efectivo de datos secuenciales. Presentado en el artículo “Attention Is All You Need” 5 , se basa en gran medida en un mecanismo llamado autoatención, reemplazando las operaciones recurrentes y convolucionales utilizadas en modelos anteriores como RNN y CNN.
Un Transformer consta de un codificador y un decodificador, cada uno construido a partir de múltiples capas apiladas:
- El codificador transforma las secuencias de entrada en representaciones sensibles al contexto utilizando autoatención multi-cabeza para capturar las relaciones entre tokens, redes de alimentación directa para el procesamiento y conexiones residuales con normalización de capas para la estabilidad.
- El decodificador genera secuencias de salida token por token, incorporando autoatención multi-cabeza enmascarada para evitar el acceso futuro a los tokens, atención cruzada para integrar las salidas del codificador y mecanismos similares de retroalimentación y normalización para un aprendizaje eficiente.
7. Arquitecturas de modelos híbridos
Las arquitecturas de modelos híbridos combinan elementos de Transformers, modelos de espacio de estados y otros métodos de procesamiento de secuencias. Este enfoque admite contextos de larga duración y reduce los requisitos computacionales.
Entre las principales ventajas se incluyen:
- Procesamiento más eficiente de secuencias largas.
- Menor consumo de memoria para el entrenamiento y la inferencia.
- Compatibilidad con entornos de centro de datos y de borde.
Ejemplo de la vida real: Kimi K2.5
Kimi K2.5 es un modelo de IA agente de código abierto desarrollado por Moonshot AI, preentrenado con aproximadamente 15 billones de tokens mixtos visuales y de texto.
El diseño de Kimi K2.5 integra la visión y la comprensión del lenguaje con el razonamiento de agentes, ofreciendo modos instantáneos y de "pensamiento", y admitiendo flujos de trabajo de agentes conversacionales y autónomos. 6
Las características principales son:
- Multimodalidad nativa: Procesa y razona sobre texto, imágenes y vídeo en un modelo unificado.
- Codificación asistida por visión: Permite generar código a partir de entradas visuales y alinear las salidas con las especificaciones visuales.
- Ejecución de Agent Swarm: Admite la descomposición coordinada de tareas, lo que permite que los procesos basados en agentes se ejecuten en paralelo para flujos de trabajo complejos.
8. Reingeniería de funcionalidades
La reingeniería de características de un algoritmo es el proceso de mejorar sus funcionalidades para hacerlo más eficiente y efectivo. Esto se puede lograr modificando la estructura del algoritmo o ajustando sus parámetros.
9. Modelos mundiales multimodales
Los modelos multimodales del mundo aprenden de texto , imágenes , audio, vídeo , datos estructurados y entradas de sensores. Esto crea una representación unificada a través de las distintas modalidades.
Entre los aspectos importantes se incluyen:
- Una mejor base en información del mundo real.
- Interpretación más precisa de escenas, señales y entradas multiformato.
- Aplicabilidad a tareas que requieren una comprensión integrada de diferentes modalidades.
Ejemplo de la vida real: DeepMind
DeepMind realizó mejoras significativas en sus modelos de IA optimizando su arquitectura y rediseñando varios componentes para un mejor rendimiento. Por ejemplo, el modelo Gemini se construyó con una arquitectura multimodal, lo que le permite procesar tareas con texto, audio e imágenes de manera más eficaz.
Además, PaLM 2 se mejoró con un enfoque de escalado computacionalmente óptimo y mejoras en el conjunto de datos para optimizar las tareas de razonamiento. Estas mejoras arquitectónicas permitieron una mayor precisión y adaptabilidad. 7
10. Seguridad, alineación y gobernanza de la IA
La mejora de los algoritmos ya no se limita a optimizaciones técnicas. La seguridad, la alineación y la gobernanza de la IA son cada vez más cruciales para garantizar que los sistemas de IA se comporten según lo previsto. Los desarrolladores y las organizaciones están priorizando métodos que:
- Alinear los resultados de los modelos de IA con los valores humanos y los requisitos del negocio.
- Incorporar mecanismos de retroalimentación para prevenir comportamientos no deseados durante la implementación.
- Establecer marcos de gobernanza que definan los límites del uso de herramientas en diversos sectores.
Este cambio pone de relieve que lograr mejores resultados en IA implica mejorar la precisión y la fiabilidad, abordar las consideraciones éticas y garantizar la sostenibilidad a largo plazo.
Ejemplo real: El engaño a la IA en el Informe Internacional sobre Seguridad de la IA
El Informe Internacional sobre la Seguridad de la IA destaca una preocupación conocida como "sandbagging" de la IA, en la que un modelo se comporta de manera diferente durante la evaluación que en su uso en el mundo real. En particular, los sistemas avanzados pueden parecer más seguros o menos capaces durante las pruebas formales, pero comportarse de manera diferente una vez implementados.
Esto genera una brecha en la evaluación: los parámetros de referencia tradicionales y las pruebas de simulación de riesgos (red teaming) podrían no reflejar completamente los riesgos del mundo real si los modelos pueden adaptar su comportamiento según el contexto. Para las empresas, esto implica que las pruebas de seguridad puntuales son insuficientes y deben complementarse con mecanismos continuos de monitoreo, auditoría y gobernanza. 8
Figura 1: Ejemplo del modelo o3 de OpenAI que muestra la conciencia situacional durante las evaluaciones.
11. Modelos de verificación y sistemas de autocorrección
Los modelos verificadores evalúan los resultados producidos por un modelo base e identifican errores o inconsistencias. Permiten la autocorrección estructurada. Sus principales contribuciones incluyen:
- Mayor precisión en tareas de razonamiento y matemáticas.
- Reducción de los índices de fallos mediante comprobaciones sistemáticas.
- Mayor fiabilidad en aplicaciones críticas o específicas de un dominio.
12. Optimización de IA en el dispositivo y en el borde
La optimización de la IA en dispositivos y en el borde de la red se ha vuelto cada vez más crucial para mejorar la privacidad, reducir la latencia y aumentar la eficiencia. En lugar de procesar datos en servidores centralizados, los sistemas de IA pueden ejecutarse directamente en dispositivos como teléfonos inteligentes, sensores de IoT o hardware empresarial.
Los beneficios incluyen:
- Mayor privacidad al mantener los datos confidenciales en la red local.
- Menor latencia, lo que permite obtener información en tiempo real al instante.
- Menor dependencia de la conectividad constante y de la infraestructura en la nube a gran escala.
Esta tendencia es especialmente relevante en sectores como la sanidad , la automoción y la fabricación , donde la rapidez de respuesta y la protección de datos son cruciales.
Leyes de escala de la IA
Las leyes de escalado describen cómo cambia el rendimiento de un modelo a medida que los parámetros, los datos y la capacidad de cómputo aumentan de forma equilibrada. Las investigaciones demuestran que la función de pérdida tiende a seguir patrones predecibles de ley de potencias cuando los modelos se entrenan con suficientes datos y recursos computacionales en relación con su tamaño.
Los primeros trabajos identificaron relaciones entre parámetros, tokens y capacidad de entrenamiento, mientras que estudios posteriores revisaron las proporciones óptimas, demostrando que muchos modelos grandes estaban insuficientemente entrenados y que los modelos funcionan mejor cuando los parámetros y los tokens de entrenamiento se escalan a magnitudes similares.
Los análisis más recientes incorporan el costo de inferencia, lo que indica que los modelos más pequeños entrenados durante más tiempo pueden igualar el rendimiento de los modelos más grandes cuando la carga de trabajo de inferencia es alta. Otros estudios se centran en cómo las capacidades, y no solo la pérdida, escalan entre diferentes conjuntos de datos de referencia y demuestran que la eficiencia del modelo aumenta a medida que mejoran las arquitecturas, la calidad de los datos y los métodos de entrenamiento.
Estos hallazgos orientan la selección de modelos y la planificación de recursos, haciendo hincapié en el escalado equilibrado, los datos de entrenamiento adecuados y la creciente importancia de la eficiencia de los parámetros y la inferencia.
Ejemplo de la vida real: Escalado TTC paralelo con PaCoRe
PaCoRe (Parallel Coordinated Reasoning) es un marco de código abierto que introduce un nuevo enfoque para escalar el cálculo en tiempo de prueba (TTC).
En lugar de estar limitado por la ventana de contexto de un modelo, PaCoRe inicia una exploración paralela masiva, luego compacta y sintetiza los resultados a través de una arquitectura de paso de mensajes, lo que permite una escalabilidad de cómputo efectiva de millones de tokens durante la inferencia.
PaCoRe también incluye un servidor abierto que se puede usar con puntos finales LLM arbitrarios, lo que permite a los desarrolladores aplicar este enfoque de escalado paralelo a diferentes modelos y proveedores. 9
13. Escalado del tamaño del modelo
Aumentar el número de parámetros en un modelo significa hacerlo más grande, normalmente añadiendo más capas o haciendo que las capas existentes sean más complejas. Los modelos más grandes pueden:
- Captura patrones más complejos: Con más parámetros, el modelo puede representar relaciones más intrincadas en los datos.
- Manejo de conjuntos de datos más grandes: Los modelos más grandes tienen mayor capacidad para procesar y aprender de datos a gran escala.
Sin embargo, la relación entre el tamaño del modelo y el rendimiento puede presentar rendimientos decrecientes. Un aumento de diez veces en el tamaño del modelo no implica necesariamente una mejora de diez veces en el rendimiento.
Los modelos más grandes también requieren exponencialmente más recursos de computación y memoria, lo que puede encarecerlos y dificultar su entrenamiento. A partir de cierto punto, aumentar el tamaño del modelo podría generar mejoras insignificantes, sobre todo si el conjunto de datos o los recursos de computación son insuficientes.
14. Escalado de datos
La disponibilidad y el tamaño del conjunto de datos utilizado para entrenar un modelo afectan significativamente su rendimiento:
- Los conjuntos de datos más grandes mejoran la generalización: con datos más diversos y completos, el modelo aprende una gama más amplia de patrones y es menos probable que se sobreajuste.
- Una mejor comprensión de los eventos poco frecuentes: Los grandes conjuntos de datos ayudan al modelo a aprender patrones poco frecuentes y diversos, lo que le permitiría gestionar mejor los casos inusuales.
Sin embargo, el escalado de datos también tiene limitaciones:
- Estabilización de las ganancias: A partir de cierto punto, añadir más datos proporciona rendimientos decrecientes porque el modelo ya ha aprendido la mayoría de los patrones útiles.
- Calidad antes que cantidad: Los datos de baja calidad o con ruido pueden no mejorar el rendimiento, incluso en grandes volúmenes.
- Cuello de botella computacional: Los conjuntos de datos más grandes requieren mayor potencia de cálculo y tiempo de entrenamiento, lo que puede resultar prohibitivo.
15. Generación aumentada por recuperación (RAG)
La generación aumentada por recuperación se ha convertido en una estrategia esencial para mejorar los modelos de IA sin depender exclusivamente de modelos más grandes o de mayores recursos computacionales. Los sistemas RAG integran un modelo de lenguaje extenso con una base de conocimiento externa, lo que permite al modelo acceder a información relevante en tiempo real.
Entre las principales ventajas se incluyen:
- Reducir la necesidad de reentrenar los modelos cuando se genera nueva información.
- Mejorar el rendimiento en funciones empresariales especializadas basando los resultados en fuentes de datos seleccionadas.
- Mitigar los riesgos de respuestas obsoletas o erróneas permitiendo que los sistemas citen fuentes de referencia.
Este enfoque es ahora común en las soluciones de IA empresariales , donde los datos de entrenamiento no pueden seguir el ritmo de ámbitos que cambian rápidamente, como las finanzas , el derecho o el servicio al cliente .
16. Sistemas con memoria aumentada
Los sistemas con memoria aumentada proporcionan a los modelos acceso a memoria persistente o a nivel de sesión. Esto permite que el modelo mantenga el contexto entre tareas e interacciones.
Entre las características importantes se incluyen:
- Apoyo para un contexto a largo plazo que no esté limitado por la duración de la solicitud.
- Mayor coherencia en flujos de trabajo de varios pasos.
- Mejor adaptación a los casos de uso que requieren continuidad, como el trabajo en proyectos o el análisis complejo.
17. Escalado de la computación
El escalado de la capacidad de cómputo implica aumentar la potencia computacional disponible durante el entrenamiento o la inferencia, normalmente mediante:
- Hardware más potente: GPU, TPU o chips de IA especializados.
- Sistemas distribuidos: Entrenamiento en paralelo a través de múltiples máquinas para gestionar grandes cargas de trabajo.
- Mayor duración del entrenamiento: Permite que el modelo optimice sus pesos a lo largo de más iteraciones.
La relación entre el rendimiento computacional y el del modelo es fundamental:
- Una mayor capacidad de procesamiento permite crear modelos más grandes: aumentar la capacidad de procesamiento permite entrenar modelos con más parámetros.
- Entrenamiento prolongado: Con suficiente capacidad de procesamiento, los modelos pueden entrenarse con conjuntos de datos más grandes durante períodos más largos, lo que conduciría a una mejor optimización.
Sin embargo, escalar la capacidad de procesamiento también presenta desafíos:
- Rendimientos decrecientes: Si bien el rendimiento mejora con una mayor capacidad de procesamiento, el ritmo de mejora disminuye a medida que aumentan los recursos.
- Costos y demandas de energía: El entrenamiento de modelos avanzados como GPT-4 requiere amplios recursos financieros y ambientales.
A pesar de estos desafíos, la capacidad de procesamiento a gran escala ha sido fundamental para impulsar las mejoras en el aprendizaje automático de la IA.
En la etapa de inferencia, el rendimiento de un modelo de IA, especialmente en tareas que requieren matemáticas o razonamiento de varios pasos, puede mejorar asignándole más tiempo de procesamiento. Esto se suele lograr mediante estrategias como aumentar el cálculo por consulta o el refinamiento iterativo. Así es como funciona:
¿Qué ocurre durante la inferencia?
La inferencia es la etapa en la que se utiliza un modelo preentrenado para generar predicciones o realizar tareas a partir de nuevos datos de entrada. A diferencia del entrenamiento, la inferencia no actualiza los pesos del modelo, sino que se basa en sus capacidades aprendidas para resolver problemas específicos.
¿Por qué ayuda tener más tiempo de procesamiento?
Al realizar tareas como cálculos matemáticos o razonamientos de varios pasos, el modelo se beneficia de más tiempo y recursos por consulta porque:
- Refinamiento iterativo: Para tareas que requieren múltiples pasos lógicos, el modelo puede dividir el problema en partes más pequeñas, resolver cada parte y refinar iterativamente su solución. Asignar más recursos computacionales permite que el modelo procese estos pasos de manera más exhaustiva.
- Mayor precisión: En las tareas matemáticas, un mayor tiempo de inferencia permite una exploración más profunda de los patrones o de los mecanismos de ensayo y error para aproximarse a las soluciones correctas.
- Mejor comprensión del contexto: en tareas como el razonamiento de varios pasos, un modelo con mayor tiempo de procesamiento puede evaluar el contexto repetidamente para garantizar que los pasos intermedios se ajusten al problema general.
18. Escalado de cómputo en tiempo de inferencia
El escalado de cómputo en tiempo de inferencia se refiere a asignar más capacidad de cómputo a un modelo durante la inferencia. Este enfoque permite realizar razonamientos más extensos y evaluaciones en múltiples pasos sin modificar los parámetros del modelo.
Los puntos clave incluyen:
- Los modelos pueden refinar iterativamente los pasos intermedios para tareas que requieren razonamiento.
- La precisión aumenta cuando se permite que el modelo ejecute rutas de inferencia más profundas.
- Las mejoras en el rendimiento se consiguen sin necesidad de reentrenamiento, lo que hace que este método sea adecuado para actualizaciones frecuentes.
Ejemplo de la vida real: Mejoras en la capacidad tras el entrenamiento y durante la inferencia.
El Opus 4.6 de Claude (Anthropic) ilustra cómo los sistemas de IA de vanguardia avanzan gracias a las mejoras en el razonamiento en tiempo de inferencia y la integración de herramientas. Estos avances se reflejan en una codificación de agentes más capaz, donde el modelo puede planificar tareas de software de varios pasos, navegar por grandes bases de código y corregir sus propios errores de forma iterativa.
También se manifiestan en un mayor uso de herramientas y en flujos de trabajo de agentes coordinados, como los equipos de agentes en Claude Code que dividen y ejecutan tareas complejas.
Además, Opus 4.6 admite ventanas de contexto extensas (hasta ~1 millón de tokens en versión beta), lo que le permite mantener la coherencia en documentos extensos, bases de código e interacciones de varios pasos.
En conjunto, estos avances ponen de manifiesto cómo el diseño del sistema y las técnicas de inferencia están impulsando mejoras significativas en las capacidades, más allá del entrenamiento básico por sí solo.
Figura 2: Gráfico que muestra el rendimiento de Opus 4.6 en Terminal Bench. Terminal Bench es un conjunto de herramientas de evaluación comparativa para analizar agentes de IA que operan en entornos de terminal. 10
Ejemplo de la vida real: Géminis 3 Pensamiento profundo
El Gemini 3 Deep Think del Google está diseñado para abordar problemas científicos, matemáticos y de ingeniería complejos con una búsqueda inferencial más profunda y una exploración de múltiples hipótesis.
Deep Think mejora el rendimiento al cambiar la forma en que el modelo razona en el momento de la inferencia, asignando más capacidad de cómputo a los problemas más difíciles en lugar de depender únicamente de un mayor número de parámetros.
Esto demuestra que las modalidades de razonamiento, en las que un modelo puede cambiar a un modo de pensamiento profundo optimizado para tareas analíticas más difíciles, están emergiendo como un concepto distinto del progreso de la IA, junto con el recuento de parámetros y las mejoras en las herramientas y la implementación.
Figura 3: Gráfico que muestra el rendimiento de Deep Think en los benchmarks ARC-AGI 2, Humanity's Last Exam, MMMU-Pro y Codeforces. 11
Ejemplo de la vida real: GPT-5.3-Codex-Spark
OpenAI's GPT-5.3-Codex-Spark es un modelo enfocado en la codificación, posicionado como una variante optimizada en velocidad de GPT-5.3-Codex, destinado a flujos de trabajo de desarrolladores en tiempo real.
Las características principales incluyen:
- Inferencia de alto rendimiento: Diseñada para brindar asistencia en codificación con baja latencia, con velocidades de salida que superan los 1000 tokens por segundo en entornos compatibles.
- Ventana de contexto amplia: admite hasta 128.000 tokens de contexto, lo que permite su uso con bases de código más grandes y sesiones más largas.
- Flujos de trabajo de codificación interactivos: Diseñados para tareas de codificación iterativas como la edición, la depuración y el perfeccionamiento del código en tiempo real.
- Énfasis en la infraestructura: Diseñado para funcionar en infraestructura de inferencia de baja latencia, incluyendo implementaciones en hardware Cerebras.
Figura 4: Rendimiento de referencia de OpenAI en SWE-Bench Pro. 12
19. IA con agentes
En lugar de basarse en un único modelo más amplio, los sistemas basados en agentes utilizan diferentes modelos con funciones definidas, como la planificación, el razonamiento y la ejecución.
Las ventajas incluyen:
- Ampliar las capacidades de razonamiento sin aumentar indefinidamente el número de parámetros.
- Mayor flexibilidad en el uso de las herramientas mediante la asignación de tareas al modelo más capaz.
- Incorporación más sencilla de los comentarios de los usuarios y las partes interesadas en las diferentes etapas de un proceso.
Un ejemplo es un sistema multiagente donde un modelo se encarga de las tareas de gestión de proyectos, otro interpreta las entradas en lenguaje natural y un tercero gestiona la recuperación e integración de datos. En conjunto, estos modelos ofrecen mejores resultados que un solo modelo trabajando de forma aislada.
20. Técnicas de eficiencia de modelos
En respuesta al coste y al impacto ambiental del entrenamiento de modelos más grandes, las técnicas de eficiencia se han convertido recientemente en un foco de atención. Estos métodos permiten a los desarrolladores mejorar el rendimiento utilizando menos recursos:
- La cuantización reduce el consumo de memoria al disminuir la precisión de los parámetros del modelo sin perder calidad en las predicciones.
- La destilación del conocimiento transfiere capacidades de un modelo grande a un modelo más pequeño, lo que permite una inferencia más rápida.
- La poda elimina los parámetros redundantes para reducir la complejidad manteniendo la precisión.
- La adaptación de bajo rango (LoRA) permite un ajuste fino eficiente de modelos grandes en tareas específicas de un dominio con recursos limitados.
Estas técnicas permiten que los sistemas de IA sean más escalables en diversos modelos y contextos empresariales, lo que posibilita mejores resultados a un menor coste.
Recomendaciones sobre cómo abordar la mejora de los modelos de IA/ML
Mejorar un modelo de IA/ML requiere un enfoque estratégico para identificar áreas donde implementar soluciones efectivas. Al combinar el monitoreo del rendimiento con la toma de decisiones basada en hipótesis, los modelos de IA/ML se pueden refinar y optimizar para obtener mejores resultados.
Supervisar el rendimiento
Se puede mejorar algo conociendo sus áreas de mejora. Esto se logra monitorizando las características del modelo de IA/ML. Sin embargo, si no es posible monitorizar todas las características del modelo, se pueden observar algunas características clave para estudiar las variaciones en su resultado que pueden afectar al rendimiento del modelo.
Generación de hipótesis
Antes de seleccionar el método adecuado, recomendamos generar hipótesis. Este es un proceso previo a la decisión que estructura el proceso de toma de decisiones y reduce las opciones.
Este proceso implica adquirir conocimientos específicos del dominio, estudiar el problema al que se enfrenta el modelo de IA/ML y reducir las opciones disponibles que puedan abordar los problemas identificados.
Mejora iterativa y experimentación
La mejora de los modelos de IA/ML es un proceso continuo. Tras formular hipótesis y seleccionar posibles soluciones, la experimentación y la iteración son fundamentales para perfeccionar el modelo.
Pruebas A/B : Pruebe diferentes modelos o cambios en subconjuntos de datos para comparar los resultados. Esto ayuda a identificar qué mejoras son más efectivas.
Reentrenamiento del modelo : Reentrene periódicamente el modelo con nuevos datos, actualizaciones de características o ajustes del algoritmo para garantizar que siga siendo relevante y se adapte a las condiciones cambiantes.
Sistemas automatizados de monitorización y retroalimentación : Utilice sistemas automatizados para proporcionar retroalimentación continua mediante IA, lo que permitirá realizar ajustes rápidos e iterar con celeridad las mejoras.
Incorporar los comentarios de las partes interesadas
Un aspecto que a menudo se pasa por alto en el proceso de mejora de modelos es la recopilación de información de los usuarios finales o las partes interesadas. Los comentarios sobre IA, obtenidos de los equipos de negocio, los expertos en la materia o los usuarios finales, ofrecen un contexto valioso para refinar las predicciones y abordar las deficiencias del mundo real.
La integración de este ciclo de retroalimentación ayuda a garantizar que el modelo se adapte continuamente y se mantenga alineado con las necesidades operativas.
Este ciclo de retroalimentación garantiza que el modelo se mantenga alineado con las necesidades y expectativas del mundo real.
Priorizar los cambios de mayor impacto
No todas las mejoras tendrán el mismo impacto. Es fundamental priorizar los cambios que aborden directamente los problemas de rendimiento más críticos.
Por ejemplo, mejorar la calidad de los datos o corregir un sesgo significativo en el modelo podría tener efectos más sustanciales que los ajustes menores a los hiperparámetros del algoritmo.
Documentar y estandarizar el proceso de mejora.
Para lograr una mejora continua, documente los métodos, los experimentos y los resultados.
La estandarización de este proceso permite que las futuras mejoras sigan un enfoque estructurado y probado, lo que garantiza que las mejoras puedan medirse, compararse y controlarse.
Preguntas frecuentes
La evolución de la inteligencia artificial ha propiciado un progreso notable en el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Los sistemas de IA actuales pueden comprender, interpretar y generar lenguaje humano con una precisión sin precedentes. Este importante avance se evidencia en sofisticados chatbots, servicios de traducción y asistentes activados por voz.
Para mejorar la precisión de tu modelo de IA, considera recopilar más datos de entrenamiento de alta calidad y diversos. Además, ajusta los hiperparámetros de tu modelo, experimenta con diferentes algoritmos y aplica técnicas como la validación cruzada para optimizar el rendimiento.
Para evitar el sobreajuste de la IA, utilice técnicas de regularización, implemente capas de abandono (dropout) en las redes neuronales y detenga el entrenamiento precozmente. Aumentar el tamaño del conjunto de datos y garantizar su diversidad también puede ayudar a que el modelo generalice mejor a nuevas entradas.
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