En el contexto de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa, la velocidad de respuesta se ha vuelto tan fundamental como la calidad de los modelos en sí. La latencia, o el tiempo que toma un sistema para procesar una solicitud y devolver una respuesta, puede impactar de manera significativa en la operatividad de diferentes sectores. Desde equipos de atención al cliente que manejan consultas urgentes, hasta programadores que buscan sugerencias instantáneas de código, cada segundo cuenta. Este dinamicismo requiere que las empresas que implementan modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) enfrenten el desafío de mantener un rendimiento ágil, equilibrando la rapidez con la calidad de los resultados.
La latencia no es solo una simple cuestión de incomodidad; su efecto se extiende a la experiencia del usuario. En aplicaciones interactivas de inteligencia artificial, una respuesta lenta puede interrumpir el flujo natural de la interacción, disminuir la participación del usuario y, en última instancia, afectar la adopción de soluciones impulsadas por inteligencia artificial. Este reto se ve acentuado por la creciente complejidad de las aplicaciones modernas de LLM, donde frecuentemente se requieren múltiples interacciones con el modelo para resolver una única consulta, lo que contribuye a aumentar los tiempos de respuesta.
Durante el evento re:Invent 2024, Amazon presentó una nueva funcionalidad de inferencia optimizada para bajar la latencia en sus modelos de fundación (FMs) a través de Amazon Bedrock. Esta innovación promete reducir significativamente la latencia en modelos como Claude 3.5 Haiku de Anthropic y los Llama 3.1 de Meta, en comparación con sus versiones convencionales. Esta optimización es especialmente relevante para cargas de trabajo donde la rapidez de respuesta es crítica, impactando directamente en la efectividad de las operaciones comerciales.
La mejora en la latencia se enfoca no solo en la velocidad cruda, sino también en ofrecer una experiencia más fluida para el usuario en aplicaciones que utilizan LLMs. El concepto de latencia se presenta como multifacético, englobando diversos elementos como el tiempo hasta el primer token (TTFT), que mide cuán pronto comienza una aplicación a responder tras recibir una pregunta, y diversos otros aspectos relacionados con el procesamiento y la entrega de respuestas precisas y rápidas. Con estas innovaciones, las empresas se están posicionando para satisfacer mejor las expectativas de los usuarios en un mundo cada vez más competitivo y dependiente de la inteligencia artificial.
