En los últimos años, los modelos de fundación y de lenguaje de gran tamaño han experimentado un crecimiento acelerado, aumentando su número de parámetros de manera significativa. Este incremento ha llevado a avances importantes en la comprensión del lenguaje y en las capacidades generativas. No obstante, este progreso conlleva costos elevados, ya que la inferencia demanda grandes capacidades de memoria, potentes GPUs y un consumo energético considerable. Esta tendencia es particularmente evidente en el ámbito del código abierto, con la introducción de modelos cada vez más grandes. En 2023, TII-UAE presentó Falcon 180B, el modelo de código abierto más grande hasta entonces. Meta superó ese hito en 2024 con Llama 3.1, un modelo denso de 405 mil millones de parámetros. A mediados de 2025, el modelo público más grande es DeepSeek (V3), con 671 mil millones de parámetros en su arquitectura de mezcla de expertos.
A pesar de que estos modelos ofrecen un desempeño sobresaliente en tareas variadas, su implementación en aplicaciones del mundo real sigue siendo poco práctica debido a su tamaño y requisitos de infraestructura. Por ejemplo, operar DeepSeek-V3 en su modo base necesita una instancia potente con 1128 GB de memoria GPU, mientras que su variante cuantificada puede ejecutar en instancias más pequeñas, lo que ofrece beneficios económicos y operativos notables.
La cuantización posterior al entrenamiento se presenta como una alternativa viable. Esta técnica convierte los pesos y activaciones en enteros de menor precisión, lo que puede reducir el tamaño del modelo entre 2 y 8 veces, minimizar la demanda de ancho de banda de memoria y acelerar operaciones matriciales, todo sin reentrenar el modelo. Esto resulta crucial para implementar eficazmente modelos con más de 100 mil millones de parámetros.
Los esfuerzos por hacer accesibles los modelos cuantizados cuentan con el apoyo de la comunidad de desarrolladores, quienes han aportado recursos para optimizar los modelos de lenguaje y lograr una inferencia eficiente. Estos modelos pueden implementarse fácilmente en plataformas como Amazon SageMaker AI, que ofrece servicios gestionados para alojar modelos de machine learning.
Las técnicas de cuantización post-entrenamiento, como la cuantización consciente de activaciones (AWQ) y la cuantización de transformadores generativos preentrenados (GPTQ), han demostrado reducir los requisitos de recursos en la inferencia. Estas técnicas mantienen gran parte del desempeño original del modelo y facilitan el uso de modelos grandes en hardware con recursos limitados, disminuyendo el impacto financiero y ambiental de los modelos modernos.
Con el continuo crecimiento de los modelos de lenguaje y sus aplicaciones, las técnicas de cuantización se han establecido como un enfoque clave para equilibrar las necesidades de rendimiento con las limitaciones de infraestructura, proporcionando un camino hacia la implementación eficiente y económica de la inteligencia artificial en diversas industrias. La posibilidad de implementar estos modelos en plataformas como Amazon SageMaker AI ofrece a las organizaciones una forma simplificada de avanzar desde el desarrollo hasta la producción en el dinámico campo de la inteligencia artificial.