Google avanza en IA con 'cascadas especulativas': Más velocidad y eficiencia en modelos de lenguaje

Google avanza en IA con ‘cascadas especulativas’: Más velocidad y eficiencia en modelos de lenguaje

Puntos de Vista Radio Show 15 de septiembre de 2025 2 min de lectura

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🌟 Introducción: Un avance en inteligencia artificial

Google ha presentado una nueva tecnología llamada «cascadas especulativas», diseñada para mejorar la eficiencia de los modelos grandes de lenguaje (LLM) como Gemma. Este sistema combina dos enfoques para lograr respuestas más rápidas y económicas, sin sacrificar calidad.

🔍 El problema de los LLM: Lentos y costosos

Los LLM son esenciales para tareas como búsquedas avanzadas y asistentes de IA, pero su proceso de inferencia puede ser lento y costoso. Google busca soluciones para hacerlos más rápidos y accesibles.

💡 ¿Qué son las «cascadas especulativas»?

Esta tecnología integra:

Cascadas estándar: Usan modelos pequeños para tareas simples. Si no pueden resolver una consulta, la transfieren a un modelo grande.
- Beneficio: Ahorra recursos, usando LLM grandes solo cuando es necesario.
Decodificación especulativa: Un modelo borrador pequeño predice tokens, que son verificados por un modelo grande.
- Beneficio: Si el modelo grande aprueba el borrador, genera múltiples tokens en un paso, acelerando el proceso.

⚡ Beneficios de esta tecnología

Mayor velocidad: Modelos pequeños resuelven tareas simples y predicen tokens con anticipación.
Menor coste: Reduce el uso de LLM grandes, optimizando recursos.
Misma calidad: Las respuestas son idénticas a las de un LLM grande trabajando solo.

Google probó esta técnica con Gemma y T5 en tareas como resúmenes y traducciones, obteniendo: ✅ Mayor aceleración en la generación de respuestas. ✅ Mejor equilibrio entre coste y calidad que los métodos tradicionales.