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Avanzando Modelos de Lenguaje en Dispositivos del Día a Día

Nuevas herramientas hacen que sea más fácil usar modelos de lenguaje potentes en hardware estándar.

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A medida que los modelos de lenguaje grande (LLMs) se vuelven más populares, hay un interés creciente en usarlos en dispositivos cotidianos. Sin embargo, estos modelos pueden ser muy exigentes en términos de potencia de cálculo. Muchos usuarios tienen dispositivos que no son muy potentes, lo que hace que ejecutar estos modelos complejos sea un desafío.

La buena noticia es que la forma en que estos modelos generan texto hace que sea un poco más fácil para ellos funcionar en hardware menos potente. Al generar texto, los modelos a menudo lo hacen pieza por pieza según lo que ya se ha generado. Este método requiere menos energía que otros tipos de cálculos que encontrarás en aplicaciones de aprendizaje profundo.

Uno de los principales retos al usar estos modelos en dispositivos personales es la memoria. Estos modelos suelen tener muchos parámetros o piezas de información que almacenan, que pueden ser más grandes que lo que la mayoría de los dispositivos de consumo pueden manejar. Este tamaño grande puede ralentizar el rendimiento durante el uso porque el dispositivo tiene problemas para mover los datos necesarios dentro y fuera de la memoria.

Para abordar este problema, los investigadores han ideado métodos para reducir el tamaño de los datos que utilizan estos modelos. Una forma popular de hacerlo es a través de un proceso llamado Cuantización. Este método reduce la cantidad de bits necesarios para almacenar los datos del modelo. Esencialmente, permite que el modelo represente pesos y otros valores importantes en un formato más pequeño mientras intenta mantener alta la precisión de la generación.

Uno de los métodos de cuantización más conocidos se llama GPTQ. Este método permite que el modelo almacene pesos en un formato que solo necesita 4 bits, y a veces puede usar incluso menos, como 2 o 3 bits. Al agrupar pesos, este método puede mantener el rendimiento del modelo cerca de lo que esperarías de un modelo de versión completa.

A pesar de estos avances en la reducción del tamaño de los modelos, aún queda un desafío: cómo ejecutar de manera eficiente estos modelos más pequeños en diferentes tipos de hardware. Muchos métodos existentes requieren mucho trabajo manual para crear códigos personalizados para cada tipo de hardware, lo cual puede llevar mucho tiempo y a menudo conduce a errores.

Aquí es donde entra en juego el proyecto llamado QIGen. QIGen está diseñado para generar automáticamente el código necesario para ejecutar estos modelos de lenguaje más pequeños de manera eficiente en varios tipos de dispositivos, especialmente CPUs. Esta herramienta se concentra en crear código especializado que pueda manejar la forma específica en que un modelo necesita operar bajo diferentes condiciones de hardware.

QIGen funciona analizando las características del hardware en el que se ejecuta, como cuánta memoria hay disponible y cuán rápido puede procesar datos. Crea una versión del código que encaja perfectamente con el hardware. Por ejemplo, la herramienta genera operaciones de bajo nivel que son esenciales para realizar cálculos de matrices, que son cruciales para cómo estos modelos generan texto.

El peso del modelo se almacena en un formato especial, y QIGen puede crear versiones eficientes del código necesario para multiplicar estas matrices pesadas. Al simplificar este proceso, los usuarios pueden experimentar un rendimiento más rápido y preciso del modelo, incluso en CPUs estándar.

La cuantización en sí misma es un método ingenioso para reducir la cantidad de datos necesarios. Este método cambia los datos utilizados en el modelo a un conjunto más pequeño de valores, generalmente enteros. Por ejemplo, un modelo puede usar solo 4 bits para representar ciertos valores en lugar de los formatos más grandes habituales. Este enfoque tiene sus propias reglas sobre cómo se convierte la data y cómo devolverla a su forma original.

En el caso de los LLMs, que a menudo consisten en capas de operaciones matemáticas, el tipo principal de cálculo utilizado es la Multiplicación de matriz y vector. QIGen se centra en hacer estos cálculos lo más eficientes posible. La implementación de la cuantización permite reducciones significativas en la memoria utilizada para almacenar los datos del modelo.

Con formatos comprimidos, un modelo aún puede funcionar sin perder demasiada precisión, incluso mientras consume menos memoria. Esto es importante porque permite la posibilidad de operar el modelo en dispositivos como laptops, desktops e incluso algunos smartphones, donde los recursos son limitados.

En términos prácticos, los resultados del uso de QIGen han demostrado que los usuarios pueden lograr un rendimiento muy bueno de sus LLMs, con solo una pequeña caída en la precisión en comparación con el uso de los modelos en sus formas originales. Los resultados pueden ser incluso mejores cuando los usuarios ajustan más los modelos o los adaptan para trabajar con diferentes arquitecturas de CPU.

La capacidad de ejecutar estos modelos en dispositivos típicos de consumo abre nuevas oportunidades. Los desarrolladores pueden crear aplicaciones que incorporen capacidades avanzadas de procesamiento del lenguaje sin necesidad de servidores costosos. Esto democratiza el acceso a herramientas de IA poderosas, permitiendo que más personas las usen en aplicaciones de la vida real, desde proyectos personales hasta soluciones comerciales.

A medida que los usuarios continúan exigiendo más de sus dispositivos, herramientas como QIGen son esenciales para ayudar a cerrar la brecha entre modelos de alto rendimiento y las limitaciones del hardware cotidiano. El trabajo continuo en la generación automática de código tiene como objetivo facilitar y agilizar el acceso y los beneficios de la tecnología de IA de vanguardia para los usuarios.

En resumen, el desafío de usar modelos de lenguaje grande en dispositivos estándar ha dado lugar a desarrollos emocionantes en la generación de código y métodos de cuantización. Al comprimir los datos sin perder mucho rendimiento, estas herramientas permiten que más personas utilicen IA avanzada sin necesidad de hardware de última generación. QIGen está allanando el camino para soluciones más eficientes y automáticas que pueden adaptarse a varios dispositivos mientras mantienen estándares de rendimiento.

A medida que el campo avanza, habrá más oportunidades para la innovación y la aplicación práctica. Los usuarios pueden esperar mejores herramientas que funcionen de manera fluida en sus dispositivos, enriqueciendo su capacidad para trabajar con tecnologías de lenguaje e inteligencia artificial. Esto abre un mundo de creatividad, eficiencia y accesibilidad en aplicaciones impulsadas por IA.

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