Inferencia
La inferencia es el proceso de ejecutar un modelo de IA entrenado sobre nuevos datos de entrada para generar predicciones, respuestas o decisiones, en contraste con el entrenamiento, que es el proceso de construir el modelo a partir de los datos.
Comprendiendo Inferencia
El ciclo de desarrollo de IA tiene dos fases distintas: entrenamiento e inferencia. El entrenamiento es donde un modelo aprende procesando grandes volúmenes de datos y ajustando miles de millones de parámetros. La inferencia es cuando el modelo entrenado se implementa para procesar nuevas entradas y generar resultados en tiempo real. Para los usuarios de aplicaciones de IA, todas las interacciones ocurren durante la inferencia. El rendimiento en inferencia se mide por la latencia (qué tan rápido se genera una respuesta) y el rendimiento (cuántas solicitudes pueden procesarse al mismo tiempo). Ambos son críticos para los sistemas de IA en producción. Un modelo lento que tarda 30 segundos en responder interrumpe el flujo de trabajo productivo. Existen varias técnicas para mejorar la eficiencia de la inferencia. La cuantización reduce la precisión de los pesos del modelo, disminuyendo significativamente los requisitos de memoria y acelerando el cálculo con una pérdida mínima de calidad. La decodificación especulativa utiliza un modelo preliminar más pequeño para predecir varios tokens al mismo tiempo. El procesamiento por lotes en GPU gestiona varias solicitudes simultáneamente para mejorar el rendimiento. La inferencia en streaming envía los tokens al usuario a medida que se generan en lugar de esperar a la respuesta completa. Esto mejora drásticamente la latencia percibida y es el comportamiento estándar en las interfaces modernas de chat con IA. GAIA transmite las respuestas del LLM a la interfaz en tiempo real.
Cómo GAIA usa Inferencia
GAIA transmite los resultados de inferencia LLM al frontend en tiempo real, lo que te brinda retroalimentación inmediata mientras el modelo genera respuestas. Para tareas de agentes en segundo plano, como el triage de correos electrónicos o la ejecución de flujos de trabajo, GAIA ejecuta la inferencia de manera asíncrona para que las tareas de larga duración no bloqueen la interfaz. La elección del proveedor de LLM también te permite equilibrar el coste de inferencia con la calidad y velocidad de la respuesta.
Conceptos relacionados
Modelo de lenguaje grande (LLM)
Un modelo de lenguaje grande (LLM) es un modelo de aprendizaje profundo entrenado con enormes conjuntos de datos textuales que puede comprender, generar y razonar sobre el lenguaje humano en una amplia variedad de tareas.
Modelo fundacional
Un modelo fundacional es un gran modelo de IA entrenado a escala con datos amplios que puede adaptarse a una amplia variedad de tareas mediante ajuste fino, indicaciones o integración en arquitecturas de aplicaciones.
Modelo de Lenguaje Grande (LLM)
Un Modelo de Lenguaje Grande (LLM) es un modelo de inteligencia artificial entrenado con grandes cantidades de datos de texto capaz de comprender, generar y razonar sobre el lenguaje humano con notable fluidez.
Ventana de contexto
La ventana de contexto es la cantidad máxima de tokens que un modelo de lenguaje puede procesar en una única inferencia, abarcando el prompt del sistema, el historial de conversación, los documentos recuperados y la salida generada.
