La Inferencia: Cuando la IA Deja de Aprender y Empieza a Actuar

Por Víctor Cornejo, Senior Principal Chief Architect, Latin America, Red Hat
La inteligencia artificial (IA) ha evolucionado de ser una novedad para convertirse
en un motor de innovación que parece aprender y responder sin límites. Sin
embargo, su capacidad para generar respuestas y creaciones instantáneas no se
basa en la memorización, sino en un proceso que llamamos inferencia.
La inferencia es el momento en el que un modelo de IA pone en práctica todo el
conocimiento que adquirió durante su entrenamiento para resolver una nueva
pregunta. Es la fase de "hacer", en la que la teoría aprendida se convierte en
aplicación práctica y se generan respuestas que van más allá de lo que fue
memorizado.
Para entender mejor la inferencia, podemos usar la analogía de un bibliotecario
experimentado. A lo largo de los años, este bibliotecario ha adquirido un vasto
conocimiento sobre los libros. Cuando un estudiante le hace una pregunta nueva y
específica, como "¿Dónde puedo encontrar información sobre la historia de la
producción de cereales en el Creciente Fértil?", su mente no busca la respuesta
literal en cada libro.
En cambio, su cerebro procesa la solicitud y, basándose en su profundo
conocimiento, infiere qué libros, secciones o autores son los más relevantes para
el tema, aunque nunca se le haya hecho exactamente esa misma pregunta.
Este proceso de conectar una solicitud nueva con el conocimiento existente para
tomar una decisión es la esencia de la inferencia. Un bibliotecario no memoriza
cada frase de cada libro; lo que hace es establecer conexiones, identificar
patrones y usar su experiencia para guiar a la persona hacia la información más
pertinente.
Para que los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) puedan realizar la
inferencia de manera eficiente, se utilizan diversas técnicas avanzadas que
optimizan el proceso. Estas técnicas son la clave para transformar una
herramienta que solo memoriza en una que realmente resuelve problemas.
Los sistemas modernos emplean motores de alto rendimiento que permiten
acceder a la información de forma mucho más rápida, un paso fundamental para
procesar grandes cantidades de datos. Además, para gestionar la complejidad de

las consultas, se utilizan técnicas que permiten manejar múltiples solicitudes
simultáneamente, lo que optimiza la capacidad de procesamiento del hardware.
En los casos más complejos, el sistema puede dividir una tarea de investigación
masiva en partes más pequeñas y asignarlas a diferentes "ayudantes" para
resolver el problema de forma más eficiente.
Otro aspecto crucial es la compresión de datos. Se emplean métodos de
compresión inteligente para manejar grandes volúmenes de conocimiento,
reduciendo el tamaño de los modelos sin sacrificar la calidad del contenido. Esto
no solo permite búsquedas más rápidas, sino también un uso más eficiente de los
recursos. Finalmente, para acelerar aún más las respuestas, un sistema puede
generar un borrador rápido que luego es validado y refinado por el modelo
principal. Este proceso es similar a cómo un asistente prepara una primera versión
de un documento que luego es revisada y perfeccionada por un experto.
En conclusión, la inferencia es lo que da vida a las capacidades de la IA, y es
precisamente cómo Red Hat busca optimizarlas. Con soluciones de código abierto
como el Red Hat AI Inference Server, Red Hat mantiene el poder de elección en
las manos de las empresas, que pueden optimizar la inferencia de sus modelos en
la nube híbrida para implementarlos de manera más rápida, rentable y efectiva.
Es esta visión de la inferencia lo que permite que una herramienta de IA
generativa cree un poema sobre un tema específico que nunca ha escrito antes, o
que un sistema de diagnóstico médico identifique una enfermedad a partir de una
combinación de síntomas que no se ha presentado en su base de datos de
entrenamiento.
Sin la inferencia, la IA solo podría recitar lo que ya ha memorizado, como un
bibliotecario que solo puede leer en voz alta los títulos de los libros. La inferencia
es el acto de la verdadera inteligencia en acción, que transforma una herramienta
de búsqueda de datos en una solución de problemas en el mundo real.

Acerca de Red Hat, Inc.
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