A medida que las empresas expanden sus usos de la inteligencia artificial generativa, se enfrentan al reto de equilibrar calidad, costos y latencia. Los modelos de lenguaje grande (LLM) tienen un alto costo de inferencia, representando entre el 70% y el 90% de los gastos operativos. Las estrategias de interrogación extensas pueden aumentar el volumen de tokens varias veces, lo que obliga a buscar métodos más eficientes.
La técnica «Chain-of-Draft» (CoD) ha surgido como una solución innovadora que promete cambiar cómo los modelos abordan el razonamiento. A diferencia del tradicional «Chain-of-Thought» (CoT), que se enfoca en explicaciones detalladas, CoD usa pasos de pensamiento más concisos, reflejando las formas humanas de resolver problemas.
Con herramientas como Amazon Bedrock y AWS Lambda, se ha demostrado que CoD puede reducir el uso de tokens en un 75% y la latencia en más de un 78%, manteniendo la precisión de CoT. Esto no solo optimiza costos, sino también mejora la experiencia del usuario gracias a tiempos de respuesta más rápidos.
La técnica CoD se basa en eliminar redundancias en las cadenas de razonamiento, permitiendo al modelo centrarse en la estructura lógica de la tarea. Esto resulta en salidas más breves y claras, favoreciendo tanto la reducción de costos como la efectividad en el procesamiento posterior.
Sin embargo, CoD no es ideal en todos los casos. Situaciones que requieren alta interpretabilidad, como en documentos legales o médicos, pueden necesitar un razonamiento más detallado. Además, los modelos de lenguaje más pequeños pueden no beneficiarse tanto como con CoT.
En resumen, CoD se presenta como una técnica prometedora para optimizar las implementaciones de inteligencia artificial generativa, reduciendo costos y mejorando tiempos de respuesta, sin sacrificar la calidad del razonamiento. En un entorno de continua evolución en inteligencia artificial, CoD marca un paso hacia modelos más eficientes y efectivos.