Entrenamiento vs Inferencia

Entrenamiento vs Inferencia

Cuando la gente habla de IA, a menudo agrupan entrenamiento e inferencia, pero son dos procesos muy diferentes con requisitos distintos. Entender la diferencia es clave para comprender cómo funcionan los sistemas de IA y por qué necesitan el hardware que tienen.

El entrenamiento es la fase de aprendizaje. Es cuando tomas un modelo en bruto con pesos aleatorios y le das miles de millones de ejemplos. El modelo hace predicciones, las compara con las respuestas correctas y ajusta sus pesos para ser más preciso. El entrenamiento es increíblemente intensivo en cómputo. Entrenar un modelo como GPT-4 requiere miles de GPUs funcionando durante semanas o meses, consumiendo megavatios de energía y costando decenas de millones de dólares.

Durante el entrenamiento, el modelo necesita procesar datos en ambas direcciones. Ejecuta los datos hacia adelante para hacer predicciones, luego ejecuta el error hacia atrás para actualizar los pesos. Este ir y venir, llamado retropropagación, requiere almacenar todos los valores intermedios, lo que significa cantidades masivas de memoria. El entrenamiento también requiere matemáticas de alta precisión, típicamente punto flotante de 16 o 32 bits, para mantener la precisión a través de millones de actualizaciones.

La inferencia es la fase de uso. Es cuando tomas un modelo entrenado y realmente lo usas. Le das un prompt, ejecuta los datos hacia adelante a través de la red una vez y produce una respuesta. Sin retropropagación, sin actualizaciones de pesos, solo un único paso a través del modelo. La inferencia es mucho menos exigente que el entrenamiento, pero aún requiere cómputo significativo, especialmente para modelos grandes.

Los requisitos de hardware también difieren. El entrenamiento necesita GPUs de alta gama con mucha VRAM e interconexiones de alto ancho de banda para trabajar juntas. La inferencia puede ejecutarse en hardware más modesto. Un modelo que requirió miles de GPUs para entrenar podría ejecutarse en una sola GPU de consumo, o incluso en un teléfono después de la cuantización. Por eso las empresas entrenan una vez y luego distribuyen el modelo entrenado a millones de usuarios para la inferencia.