La destilación es una técnica esencial en el campo de la inteligencia artificial que permite reducir el tamaño y el coste de los modelos sin sacrificar significativamente su rendimiento. Esta técnica consiste en utilizar un modelo grande y complejo, conocido como «modelo profesor», para entrenar a un modelo más pequeño, el «modelo estudiante». Así, el modelo más ligero aprende de manera eficiente gracias a la información que le transmite el modelo mayor.
El concepto de destilación fue introducido en 2015 por investigadores de Google, entre ellos Geoffrey Hinton, uno de los pioneros en inteligencia artificial y ganador del premio Nobel en 2024. Según los investigadores, los modelos grandes contienen conocimiento sobre la similitud entre diferentes categorías que no se aprovecha cuando sólo se consideran respuestas categóricas. Por ejemplo, reconocer que un perro y un gato son más parecidos entre sí que un perro y un coche ayuda al modelo pequeño a aprender mejor.
Desde entonces, la destilación se ha convertido en una herramienta fundamental para hacer que los modelos de inteligencia artificial sean más eficientes y accesibles. Un caso destacado es el modelo DistilBERT, una versión reducida y más económica del potente modelo BERT desarrollado por Google para procesar búsquedas en la web. Esta técnica permite que empresas y académicos utilicen modelos de alta calidad sin necesidad de grandes recursos computacionales.
Además, la destilación sigue avanzando y se aplica para mejorar modelos que requieren razonamiento complejo, manteniendo bajos los costos de entrenamiento. En un mundo donde el tamaño de los modelos y su capacidad crecen rápidamente, la destilación se presenta como una solución clave para democratizar el acceso a la inteligencia artificial.
Este avance no sólo representa un ahorro económico, sino también un paso hacia un uso más sostenible y eficiente de la tecnología, favoreciendo su implementación en distintas industrias y contextos.
Fuente principal: Artículo “Cómo la destilación reduce el tamaño y el coste de los modelos de IA”, publicado en 2025 por Quanta Magazine, traducido y distribuido por Cuaderno de Cultura Científica.