Cuando le hago una pregunta a ChatGPT o a cualquier asistente de inteligencia artificial, la respuesta parece instantánea y fluida. Pero detrás de esas palabras que aparecen en mi pantalla existe un proceso fascinante que está revolucionando la tecnología y que todos deberíamos entender: las fases de "pre-fill" y "decode".
Dos maneras de pensar
Para explicarlo de forma sencilla, imaginen que le preguntan algo a un amigo muy inteligente. Primero, ese amigo necesita escuchar y entender completamente su pregunta (eso es el "pre-fill"), y luego debe formular su respuesta palabra por palabra (eso es el "decode"). La IA funciona exactamente así, pero a una velocidad y complejidad asombrosas.
En la primera fase, llamada pre-fill o fase de lectura, el modelo de IA procesa toda nuestra pregunta de golpe. Lee cada palabra, cada contexto, y realiza millones de cálculos matemáticos para entender las relaciones entre todas las palabras que escribimos. Es como si estuviera creando un mapa mental instantáneo de lo que le estamos pidiendo. Esta fase requiere una potencia de procesamiento brutal, y es aquí donde las tarjetas gráficas de NVIDIA dominan el mercado gracias a su capacidad de hacer múltiples cálculos simultáneamente.
La segunda fase, el decode o fase de escritura, es donde la magia realmente sucede. Aquí, el modelo comienza a generar su respuesta, pero no toda de golpe. Lo hace palabra por palabra, o más técnicamente, "token por token". Y aquí está lo interesante: antes de elegir cada nueva palabra, el sistema debe revisar todo lo que ya ha dicho para mantener coherencia y no caer en contradicciones o "alucinaciones", como se les llama en el mundo de la IA.
El desafío técnico y lo que viene
Esta segunda fase tiene un reto particular: necesita acceder constantemente a la memoria para revisar lo que ya generó. Es como si cada vez que escribo una palabra nueva, tuviera que releer todo el párrafo anterior. Esto requiere un tipo diferente de eficiencia tecnológica, centrada en la velocidad de acceso a la memoria más que en la potencia bruta de cálculo.
Lo que me parece prometedor es que diferentes empresas están desarrollando arquitecturas especializadas para hacer esta fase de decode más eficiente. Algunas compañías han apostado por usar grandes cantidades de memoria integrada directamente en sus chips (lo que se llama SRAM), sacrificando la potencia bruta pero ganando en eficiencia para esta fase específica.
¿Por qué debería importarme esto?
La respuesta es simple: cuando estas tecnologías se vuelven más eficientes y económicas, todos salimos ganando. Una IA más rápida y barata significa que más desarrolladores crearán aplicaciones útiles, que pequeñas empresas podrán incorporar asistentes inteligentes sin gastar fortunas, y que herramientas que hoy parecen de ciencia ficción estarán al alcance de todos.
Piensen en cómo el internet cambió nuestras vidas cuando se volvió accesible y rápido. La IA está en ese mismo punto de inflexión. Entender cómo funciona no solo nos hace usuarios más informados, sino que nos prepara para aprovechar mejor estas herramientas que ya están transformando desde cómo buscamos información hasta cómo trabajamos.
La competencia entre diferentes enfoques tecnológicos (unos enfocados en la potencia bruta, otros en la eficiencia de memoria) está acelerando esta evolución. Y aunque los términos técnicos puedan sonar complicados, el resultado final es claro: una IA más accesible, más rápida y más útil para todos nosotros.
En los próximos años, escucharemos mucho sobre estas tecnologías. Y ahora, cuando vean que un asistente de IA responde a sus preguntas, sabrán que detrás de esa respuesta hay todo un ballet tecnológico de lectura, cálculo, memoria y generación que está redefiniendo lo posible.
