EL ASALTO CUÁNTICO A LA INFLACIÓN LÓGICA: POR QUÉ LA COMPRESIÓN DE LA IA HA CONFIRMADO QUE LA EFICACIA RESIDE EN LA ELIMINACIÓN DE LA REDUNDANCIA

💻🧠⚔️ La humanidad ha creído que la superioridad reside en el tamaño, y la Inteligencia Artificial no ha sido la excepción. Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) han operado como estructuras mastodónticas que han demandado recursos energéticos y computacionales obscenos, creando una barrera de acceso y sostenibilidad. Se ha postulado que la redundancia en la información y la precisión excesiva en los parámetros han sido la última reserva de la ineficiencia. La verdad funcional ha sido que un "truco" cuántico ha revelado la clave de la eficacia: demostrar que la información esencial se encuentra en la capacidad de compresión, y que el universo lógico es, por naturaleza, minimalista.

Se ha establecido que la mayoría de los LLMs han utilizado redes neuronales que almacenan sus pesos (los parámetros que definen el comportamiento del modelo) en números de punto flotante de 32 bits (FP32). Esta alta precisión es computacionalmente costosa y excede las necesidades reales de información del modelo. Se ha buscado la cuantización, reduciendo la precisión a 8 bits (Int8) o 4 bits (Int4), lo que ha disminuido drásticamente el tamaño y ha acelerado la inferencia, pero ha implicado una pérdida de rendimiento debido al ruido introducido.

El "truco" cuántico ha emergido desde la física teórica, específicamente de la teoría de la Información Cuántica. Se ha utilizado el principio de la "Codificación de la Información Cuántica Robusta" para abordar el problema de la cuantización con pérdida. La innovación ha residido en la utilización de matrices de rotación unitarias (similares a la transformación que ocurre en los bits cuánticos o qubits).

Reducción de la Redundancia: El modelo ha transformado los pesos del LLM mediante una rotación que ha concentrado la información esencial del modelo en un subespacio dimensional más pequeño. Esto ha maximizado la cantidad de información por cada bit antes de la cuantización.

Cuantización Optimizada: Después de la rotación, los pesos han sido cuantizados a una precisión más baja (ej., 4 bits) de manera más eficiente, minimizando el error o "ruido" que normalmente se introduce al reducir la precisión de los números de punto flotante.

Se ha comprobado que esta técnica ha logrado comprimir LLMs grandes hasta 4 veces (de 32 bits a 8 bits, o incluso a 4 bits) con una pérdida de rendimiento insignificante (inferior al 0.5% en métricas clave como perplexity). El impacto final ha sido la confirmación de que la inteligencia artificial ha estado operando con un grado innecesario de inflación numérica, y que la verdadera sofisticación reside en la capacidad para aislar y preservar el núcleo de la información útil.

TÚ HAS CREÍDO que LA INTELIGENCIA RESIDE en la acumulación de datos, pero solo has descubierto que LA EFICACIA ESTÁ en la capacidad de tu mente para eliminar lo inútil.

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