Entrenamiento de modelos de ML a escala: paralelismo, optimizadores
La integración temprana de las restricciones de dominio (como los sistemas de tipos) en el proceso de entrenamiento de modelos generativos puede llevar a mejoras significativas en la eficiencia y la calidad de la salida, superando los enfoques de post-procesamiento.
La optimización a largo plazo en sistemas complejos requiere mecanismos de auto-reflexión y reevaluación estratégica, no solo ajustes incrementales.
La optimización de bajo nivel es un cuello de botella crítico en sistemas de IA a escala, especialmente con hardware heterogéneo y modelos en evolución.
Priorizar arquitecturas híbridas (ej. Conformer) que combinan fortalezas de diferentes paradigmas (atención, convolución) para optimizar el rendimiento en tareas específicas como ASR.
La infraestructura debe evolucionar con las cargas de trabajo: Kubernetes, diseñado para stateless, necesita nuevas primitivas para IA con estado y recursos heterogéneos.
La especialización de modelos fundacionales (LLMs) para tareas específicas puede superar a modelos genéricos de mayor tamaño en rendimiento y eficiencia computacional.
La paralelización masiva transforma la estrategia de optimización: de búsqueda local (greedy) a exploración global (factorial grids).
La paralelización de cargas de trabajo de experimentación es crítica para acelerar la investigación y el desarrollo en ML, especialmente en la optimización de hiperparámetros y la búsqueda de arquitecturas.
Diseñar sistemas autónomos para flujos de trabajo de larga duración requiere mecanismos de persistencia de estado y reanudación (ej. hibernate-and-wake) para superar las limitaciones de los asistentes 'session-bound'.
La ingeniería de prompts manual no escala; la optimización sistemática es clave para la sostenibilidad de sistemas basados en LLMs.
La seguridad en sistemas distribuidos requiere un modelo de confianza explícito y la operación en el nivel de privilegio más bajo posible para el atacante.
Las optimizaciones algorítmicas deben ir de la mano con la optimización de la implementación a bajo nivel (layout de memoria, gestión de asignaciones).