¿Qué aportan los nuevos modelos destilados de IA?

La técnica de destilación de modelos de inteligencia artificial se enfoca en reducir los modelos a un tamaño más manejable, manteniendo al mismo tiempo su capacidad de replicar resultados y rendimiento. Aunque estamos acostumbrados a usar estos modelos mediante aplicaciones y sitios web, los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) requieren una cantidad significativa de espacio y recursos.

Este aspecto pasa desapercibido para la mayoría porque al utilizar una IA desde una web o aplicación, estamos conectándonos a los servidores de grandes empresas donde se ejecutan estos modelos. Sin embargo, si quisieras ejecutar un modelo completo en tu propio ordenador, necesitarías un procesador muy potente y considerable espacio de almacenamiento.

En MIOTI, sabemos que el concepto de modelos destilados de inteligencia artificial ha ganado popularidad en los últimos años, especialmente con el auge de soluciones innovadoras como DeepSeek. En este artículo, exploraremos en qué consisten estos modelos destilados y cómo están transformando el ámbito de la inteligencia artificial. Para aquellos interesados en profundizar en este tema, nuestro Máster en Inteligencia Artificial Avanzada ofrece una excelente oportunidad para avanzar profesionalmente y liderar implementaciones de IA en las empresas.

¿Cómo funcionan los modelos destilados?

Para abordar este desafío, se recurre a la creación de modelos destilados, los cuales están diseñados para ocupar menos espacio. Estos modelos son más compactos y eficientes, replicando la mayor parte del rendimiento del modelo original pero con un uso reducido de recursos. En términos simples, el modelo destilado aprende del modelo original mediante la interacción intensiva y el análisis de respuestas, permitiendo que los resultados de ambos modelos sean muy similares al finalizar el proceso.

Este proceso es comparable a la relación entre un profesor y un estudiante: el modelo completo actúa como un profesor, compartiendo su experiencia y conocimientos con el modelo alumno, que aprende a imitar de manera más sencilla y efectiva. Existen diversas estrategias para crear modelos destilados, como la destilación de conocimientos a partir de los resultados finales, lo que permite que el modelo alumno comprenda el proceso de toma de decisiones. También se pueden generar datos de entrenamiento adicionales o destilar capas intermedias, y en ocasiones se utilizan múltiples modelos profesores para enriquecer el aprendizaje del alumno.

Frecuentemente, las empresas privadas que desarrollan modelos de inteligencia artificial también producen versiones destiladas. Estas versiones suelen recibir nombres específicos, como “Flash” para Google Gemini o “Mini” para OpenAI. En el ámbito del código abierto, el nombre del modelo destilado a menudo integra el del modelo original, junto con una indicación del proceso de destilación, como en “DeepSeek Qwen” o “DeepSeek Distill Qwen”, para señalar que es una versión destilada.

Pros y contras de los modelos destilados

Un modelo de inteligencia artificial en su versión completa cuenta con miles de millones de parámetros, lo que implica un consumo significativo de espacio y potencia computacional para su ejecución. En un ordenador personal, esto requeriría tecnología de vanguardia y amplio almacenamiento. En el caso de empresas como OpenAI o Google, que ofrecen soluciones de IA a través de la web o aplicaciones, se necesitan recursos sustanciales en sus servidores.

Optimización de tamaño y espacio

La creación de modelos destilados es una estrategia eficaz para reducir el tamaño de los modelos y disminuir el espacio que ocupan. Además, estos modelos no solo operan más rápidamente, sino que también reducen los costos computacionales. Esto permite a empresas como Google y OpenAI ofrecer versiones “compactas” de sus modelos principales de manera gratuita, mientras reservan las versiones más completas para usuarios que pagan, dado que su mantenimiento requiere una inversión considerable.

Modelos eficientes energéticamente

En este sentido, estos modelos contribuyen a reducir el consumo de energía al requerir menos recursos computacionales. Esto es particularmente relevante en el contexto actual, donde la eficiencia energética y la sostenibilidad son prioridades globales. Puedes discutir cómo la destilación de modelos se alinea con los objetivos de reducir la huella de carbono en la industria tecnológica.

Accesibilidad

En el ámbito del código abierto, la disponibilidad de versiones destiladas facilita que tanto tú como yo podamos instalarlas y utilizarlas en nuestros equipos sin incurrir en gastos exorbitantes en nuevos procesadores, tarjetas gráficas o almacenamiento interno. Asimismo, la destilación de modelos facilita el acceso a tecnologías avanzadas de IA para individuos y pequeñas empresas que no pueden costear infraestructuras costosas. 

Ahorro de costes y mayor preservación de la privacidad de datos

Estas técnicas también permiten desarrollar modelos de inteligencia artificial a un coste menor que el necesario para un entrenamiento completo desde cero. Se aprovechan modelos ya existentes, entrenando uno nuevo utilizando sus datos y conocimientos acumulados. La capacidad de ejecutar modelos de IA destilados localmente en dispositivos personales puede tener implicaciones positivas para la privacidad de los usuarios, ya que reduce la necesidad de transferir datos a servidores externos.

Mayor porcentaje de errores o alucinaciones

No obstante, los modelos destilados no poseen la misma cantidad de datos y parámetros, lo que a menudo los hace menos robustos en términos de recursos y puede dar lugar a errores o “alucinaciones” con mayor frecuencia. También cabe tener en cuenta que la destilación depende de la existencia de un modelo completo y bien entrenado del cual aprender por lo que si el original tiene sesgos o limitaciones, estos se transferirán al modelo destilado.

Menor flexibilidad y grado de personalización

Además, al estar optimizados para funcionar con menos recursos, los modelos destilados pueden ser menos flexibles en su capacidad para adaptarse a nuevas tareas o dominios sin un reentrenamiento significativo o pueden contar con una capacidad más limitada de personalización para tareas específicas o para adaptarse a datos muy especializados.

Una IA más accesible

La destilación favorece a los modelos abiertos, dado que permite que los desarrolladores utilicen la tecnología de forma libre. Por este motivo, DeepSeek ha hecho accesibles sus modelos recientes para que otros desarrolladores puedan construir sobre ellos, una filosofía que se ha convertido en la clave de la compañía. Además, otros gigantes tecnológicos como Meta apoyan la destilación y, por ello, han confirmado que la aplicarán en sus productos, un aspecto al que debemos sumar que quieren ensalzar su filosofía de código abierto en IA.

De esta forma, la destilación reduce la ventaja del pionero en la IA, dado que los competidores pueden alcanzar de forma rápida los avances de los primeros desarrolladores. Así, aunque las empresas inviertan miles de millones de euros en mejorar la IA, la competencia logra ponerse al día en cuestión de semanas o meses. Por ello, si tenemos en cuenta que el mercado de modelos de IA es extremadamente competitivo y desafiante, no podemos olvidar que las innovaciones pueden ser replicadas de forma rápida. Por ese motivo, para conseguir reducir las diferencias entre empresas del sector, muchas están empezando a probar las virtudes de la destilación.

La destilación de modelos de IA representa una innovación crucial en la búsqueda de hacer la inteligencia artificial más accesible y eficiente. A través de técnicas de destilación, es posible democratizar el acceso a la IA, facilitando que más personas y organizaciones participen en su desarrollo y aplicación. Al mismo tiempo, plantea desafíos en términos de calidad y precisión, que deberán ser gestionados adecuadamente para maximizar su potencial. En un entorno competitivo y en rápida evolución, la destilación de modelos es una herramienta poderosa para impulsar el progreso en el campo de la inteligencia artificial.