El muestreo repetido es uno de esos factores que mejoran la inteligencia artificial generativa de una manera inesperada. Esta técnica innovadora consiste en generar múltiples respuestas para una misma tarea, en lugar de conformarse con un solo intento. Los resultados son sorprendentes: modelos más pequeños y económicos pueden superar a sus contrapartes más potentes y costosas. ¿Quieres saber cómo esta estrategia está cambiando las reglas del juego en el mundo de la IA? Sigue leyendo para descubrir el poder del muestreo repetido y cómo podría transformar el futuro de la tecnología.

El poder del muestreo repetido

El muestreo repetido es una técnica que consiste en generar múltiples respuestas para una misma tarea, en lugar de conformarse con un solo intento. Esta estrategia ha demostrado ser sorprendentemente efectiva:

• Mejora significativa del rendimiento: La «cobertura» (porcentaje de problemas resueltos) aumenta considerablemente con el número de intentos.
• Relación coste-beneficio optimizada: Modelos más pequeños y económicos pueden superar a sus contrapartes más potentes y costosas.
• Versatilidad: Es aplicable a diversos tipos de modelos y tareas.

2 ejemplos para ilustrar la técnica.

Imagina que le pides a un modelo de IA que resuelva un problema matemático, en lugar de aceptar la primera respuesta, el sistema generaría varias soluciones y elegiría la mejor. Esto permite que modelos más pequeños y económicos puedan superar a sus contrapartes más potentes y costosas. El muestreo repetido optimiza la relación coste-beneficio y es aplicable a diversos tipos de modelos y tareas, transformando así el enfoque tradicional de mejorar el rendimiento simplemente aumentando el tamaño del modelo.

En DimensionIA usamos esta técnica para crear mejores tweets para la red social X. Le damos el texto del artículo y le pedimos a la IA que genere 50 tweets diferentes que pueda extraer del texto del artículo. Luego le pedimos que seleccione los 3 mejores, nos proporcione las razones de su elección y que, finalmente, condense esos 3 mejores resultados en solo uno. Una forma sencilla de aplicar esta técnica del muestreo repetido.

Tweets efectivos en x

Recordemos que el aumento de la velocidad de inferencia y de la ventana de contexto en los modelos de lenguaje son dos olas que convergen para hacer posible esta clase de técnicas que crean mejores resultados.

Un nuevo paradigma de escalado

Tradicionalmente, el enfoque para mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje grande (LLM) se centraba en aumentar su tamaño. Sin embargo, el muestreo repetido ofrece una alternativa:

• Escalado del cómputo en inferencia: Se invierte más en la fase de uso del modelo, no solo en su entrenamiento.
• Ley de potencia exponenciada: La relación entre cobertura y número de muestras sigue a menudo este patrón matemático.
• Amplificación de capacidades: Modelos más modestos pueden alcanzar resultados comparables a los de modelos más avanzados.

Desafíos y oportunidades

A pesar de su potencial, el muestreo repetido también presenta algunos retos:

• Verificación de resultados: En tareas sin verificadores automáticos, como problemas matemáticos complejos, es difícil identificar la solución correcta entre múltiples intentos.
• Optimización del proceso: Se requiere investigación para mejorar la diversidad de las soluciones y aprovechar la información de intentos previos.
• Equilibrio entre precisión y cobertura: En algunos casos, aumentar el número de intentos no se traduce directamente en mejor rendimiento verificable.

La paradoja del rendimiento: Cuando menos es más

El muestreo repetido revela una conclusión lógica pero no evidente: la eficiencia en la inteligencia artificial no siempre radica en la magnitud del modelo, sino en la optimización de su uso. Esta técnica desafía la noción convencional de que «más grande es mejor» en el campo de la IA, demostrando que modelos más pequeños y económicos pueden superar a sus contrapartes más robustas cuando se aplican estrategias de muestreo inteligentes.

Al reflexionar sobre el futuro de la IA, debemos considerar cómo el muestreo repetido podría redefinir nuestro enfoque del desarrollo tecnológico.

¿Estamos en el umbral de una era donde la innovación se centre más en la optimización del uso de recursos existentes que en la creación de sistemas cada vez más grandes?

Esta técnica nos invita a reconsiderar nuestras estrategias de escalado y a explorar nuevas formas de maximizar el potencial de la inteligencia artificial con un enfoque más sostenible y eficiente.

Para profundizar en este tema, puedes consultar el artículo de investigación original que detalla los hallazgos sobre el muestreo repetido en modelos de lenguaje grande.