Cómo la inteligencia artificial se está trasladando de la nube a tus dispositivos
El avance de la IA generativa está alcanzando nuevos horizontes, permitiendo ejecutar modelos de fundamento directamente en dispositivos como PCs y smartphones. Esta innovación promete transformar cómo utilizamos la tecnología, desde la creación de aplicaciones hasta la arquitectura de las mismas.
La capacidad de ejecutar modelos de IA avanzados directamente en dispositivos representa una evolución emocionante pero compleja. Este cambio redefine nuestras interacciones tecnológicas y plantea nuevos desafíos que deben abordarse para aprovechar al máximo sus beneficios.
El cambio hacia la IA en dispositivos
Hace un año, la mayoría pensaba que las aplicaciones de IA avanzadas debían ejecutarse en la nube. Sin embargo, desarrollos recientes indican que la IA en dispositivos, especialmente para aplicaciones basadas en inferencia avanzada, se está convirtiendo en una realidad este año.
Primeros indicios del cambio
Hace 18 meses, comenzaron a emerger modelos de lenguaje pequeños (SLM) como Phi de Microsoft y Llama 8B de Meta. Estos SLMs fueron diseñados para dispositivos con limitaciones de memoria y procesamiento, ofreciendo capacidades impresionantes.
Impacto de los modelos SLM
Modelos como Phi se están implementando en PCs Copilot+ este año. Estos dispositivos generarán texto e imágenes de alta calidad sin conexión, personalizando el contenido localmente. Esto facilita el ajuste y la personalización, y mejora sus funciones como asistentes digitales.
Distillation: de modelos grandes a pequeños
El proceso de destilación de modelos permite crear versiones más pequeñas que retienen el conocimiento amplio de sus contrapartes más grandes. Esto posibilita la ejecución de modelos avanzados en dispositivos, expandiendo las capacidades de la IA en dispositivos.
Desafíos y consideraciones prácticas
El rápido avance de la tecnología y la adaptación de los usuarios son desafíos significativos. Además, la coexistencia de la IA avanzada en la nube y en dispositivos plantea preguntas sobre cómo se integrarán estas capacidades.
La necesidad de arquitecturas híbridas
Para aprovechar lo mejor de la IA en la nube y en dispositivos, se requieren arquitecturas de computación híbrida distribuidas y aplicaciones que las aprovechen inteligentemente. Aunque prometedora en teoría, en la práctica es un desafío considerable.
Recursos y memoria en la IA en dispositivos
Una de las preocupaciones prácticas es equilibrar los recursos de computación en múltiples modelos de IA que se ejecutan simultáneamente. Soluciones como doblar la capacidad de RAM no son viables a corto plazo, por lo que se necesitan nuevos mecanismos eficientes.
Perspectivas futuras
El futuro de la IA en dispositivos promete una integración más eficiente de NPUs y el uso de GPUs y CPUs locales. A largo plazo, se desarrollarán métodos más eficientes para escribir código que abstraiga las diferencias en las arquitecturas de NPU.
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