Modelos de lenguaje chicos en el dispositivo: privacidad, latencia e IA local

1. El auge de la inteligencia en el edge

Los LLM de 70B+ parámetros alojados en la nube siguen siendo imbatibles para el razonamiento complejo, pero los modelos que corren en el dispositivo, con 3B a 7B parámetros cuantizados a 4 bits, están transformando rápidamente el software de consumo.

2. Ejemplo de benchmark en el dispositivo con Python

Abajo tenés un ejemplo mínimo en Python que ejecuta localmente un modelo cuantizado de 3B parámetros usando aceleración por hardware:

3. Métricas de privacidad y latencia

La inferencia en el dispositivo genera tokens al instante, sin ida y vuelta por la red, y asegura que los datos sensibles del usuario nunca salgan del hardware local.