¿Qué es la inferencia de redes neuronales y cómo funciona en IA?

Inferencia de redes neuronales es la etapa crucial en la que la inteligencia artificial (IA) comienza a ofrecer resultados prácticos tras ser entrenada. Una vez que el modelo ha aprendido de los datos y sus parámetros han sido ajustados, entra en juego la inferencia de IA: es aquí donde responde preguntas, reconoce objetos en fotografías, convierte voz en texto o realiza predicciones.

Durante la inferencia, el modelo ya no aprende ni modifica sus parámetros. Simplemente recibe nuevos datos, los procesa a través de la estructura entrenada y genera un resultado. Por eso, cada consulta a un modelo de lenguaje, el reconocimiento facial en un smartphone o la detección de objetos por una cámara pueden considerarse ejecuciones independientes del proceso de inferencia.

¿Qué es la inferencia de una red neuronal en términos sencillos?

La inferencia de una red neuronal es el proceso mediante el cual un modelo previamente entrenado utiliza el conocimiento adquirido para procesar nuevos datos. Si el entrenamiento es similar al aprendizaje de un material, la inferencia se asemeja a poner en práctica ese conocimiento.

Por ejemplo, durante el entrenamiento, el modelo analiza miles de imágenes de gatos y perros, ajustando sus parámetros internos para identificar patrones distintivos. Cuando posteriormente se le muestra una imagen que no estaba en el conjunto de entrenamiento, el modelo la evalúa y determina qué objeto aparece en ella: eso es la inferencia.

En modelos generativos, el principio es el mismo, aunque el resultado es diferente. Un modelo de lenguaje recibe una consulta textual y, usando sus parámetros entrenados, genera la continuación más apropiada. Un generador de imágenes, en cambio, crea una imagen nueva a partir de una descripción.

¿Qué sucede con el modelo tras finalizar el entrenamiento?

Durante el entrenamiento, la red neuronal procesa ejemplos repetidamente, compara sus resultados con los esperados y ajusta sus parámetros internos o pesos. En modelos modernos, estos parámetros pueden ser millones o incluso miles de millones.

Una vez finalizado el entrenamiento, estos valores se guardan. El modelo queda en un estado que le permite aplicar los patrones identificados sin necesidad de volver a entrenarse desde cero.

En la inferencia, los nuevos datos pasan por las mismas capas de la red, pero los pesos no cambian. El sistema realiza operaciones matemáticas con estos parámetros ya calculados para obtener el resultado.

Por eso, un modelo instalado en un servidor o dispositivo consiste en la arquitectura de la red más el conjunto de parámetros entrenados. Para obtener una nueva respuesta, basta con cargar el modelo y suministrarle los datos pertinentes, sin necesidad de mostrarle todo el dataset de nuevo.

¿Inferencia y predicción de una red neuronal son lo mismo?

Los términos están estrechamente relacionados, pero "inferencia" describe el proceso de ejecución del modelo entrenado, mientras que "predicción" se refiere al resultado obtenido.

Para un clasificador de imágenes, la predicción puede ser la probabilidad de que en la foto aparezca un objeto específico. En visión por computador, pueden ser las coordenadas de los objetos detectados. Para un modelo de predicción, el valor numérico esperado.

En modelos de lenguaje, la inferencia produce probabilidades para los siguientes posibles tokens, a partir de las cuales se genera el texto final. Por tanto, "predicción" aquí abarca tanto la generación de la próxima palabra, como la clasificación de un objeto o la continuación más lógica de un texto.

¿Cómo funciona la inferencia de IA?

Durante la inferencia, la red neuronal recibe datos de entrada que pueden ser texto, imágenes, audio o números, y los procesa a través de su arquitectura entrenada. Los datos se transforman en una representación numérica y pasan por múltiples operaciones matemáticas.

El proceso suele durar desde fracciones de segundo hasta varios segundos, aunque modelos complejos o solicitudes grandes pueden requerir más recursos. A diferencia del entrenamiento, aquí no se calcula el error ni se actualizan los pesos: el modelo solo utiliza los parámetros ya encontrados.

De forma simplificada, la inferencia se puede describir así: datos de entrada → preparación de datos → cálculos en la red neuronal → resultado de salida. El detalle de cada etapa depende del tipo de modelo.

¿Cómo atraviesan los datos una red neuronal entrenada?

La red neuronal está compuesta por capas que contienen operaciones matemáticas y parámetros entrenados. Cuando llega una nueva solicitud, los datos primero se convierten en valores numéricos que el modelo puede interpretar.

Luego, estos valores atraviesan las capas, multiplicándose por los pesos, sumándose y transformándose mediante funciones de activación u otros mecanismos arquitectónicos. En modelos grandes, las operaciones matriciales representan la mayor carga computacional.

La diferencia clave con el entrenamiento radica en la dirección del proceso: durante la inferencia, los datos fluyen hacia adelante desde la entrada hasta el resultado, sin retropropagación del error ni ajustes de parámetros.

La arquitectura determina cómo se organizan estos cálculos. Por ejemplo, los modelos de lenguaje actuales suelen basarse en Transformers, donde el mecanismo de atención (Attention) ayuda a considerar las relaciones entre distintas partes de la secuencia de entrada.

Si te interesa profundizar en este tipo de arquitectura, consulta el artículo ¿Qué es la arquitectura Transformer y por qué revolucionó los modelos de lenguaje?.

¿Cómo obtiene la red neuronal la respuesta final?

La última capa del modelo transforma la representación interna en un resultado específico para la tarea. En un clasificador, pueden ser probabilidades para varias clases: por ejemplo, identificar una imagen como gato con un 92% de certeza, perro con 6%, y otros objetos con 2%.

En sistemas de visión por computador, la salida pueden ser coordenadas, máscaras de áreas de la imagen o mapas de profundidad. Un modelo de reconocimiento de voz convierte la señal de audio en una secuencia de caracteres o tokens.

En redes neuronales generativas, el proceso es más complejo, ya que a menudo no basta con una sola pasada por el modelo. Por ejemplo, un modelo de lenguaje genera la respuesta de manera secuencial, realizando inferencia para cada nuevo elemento.

El número de parámetros también influye en la cantidad de cálculos y memoria necesarios. Un modelo grande puede capturar relaciones más complejas, pero cada ejecución requiere más recursos.

Para entender mejor qué representan estos parámetros, puedes leer el artículo Parámetros de una red neuronal: qué significan y cómo afectan a los modelos de IA.

Inferencia en LLM: ¿qué ocurre tras enviar una consulta?

En modelos de lenguaje, la inferencia es diferente de la de clasificadores o sistemas predictivos convencionales. La inferencia en LLM es un proceso secuencial: el modelo recibe una consulta, la convierte en tokens, los procesa y genera la respuesta paso a paso.

Cuando el usuario envía un mensaje, la red neuronal no busca una frase exacta en una base de datos. Calcula cuál es el siguiente token más probable considerando tanto el mensaje como la respuesta generada hasta ese momento. Tras añadir el nuevo token, el proceso se repite.

Por ello, incluso una sola respuesta de un modelo de lenguaje puede requerir numerosos cálculos secuenciales.

Tokenización de la consulta de entrada

Antes del procesamiento, el texto debe transformarse a un formato que la red neuronal pueda entender: se realiza la tokenización, que consiste en dividir el texto en pequeños elementos llamados tokens.

Un token puede ser una palabra, parte de una palabra, un signo de puntuación o cualquier fragmento de texto. Cada token recibe un identificador numérico que se utiliza como entrada para el modelo.

Por ejemplo, una frase corta para un humano es solo unas palabras, pero para la red puede convertirse en una larga secuencia de tokens. Cuanto más largo es el texto de entrada, más información debe manejar el modelo durante la inferencia.

Para más detalles sobre este proceso, consulta el artículo ¿Qué son los tokens en redes neuronales y por qué ChatGPT cuenta tokens y no palabras?.

Generación de tokens uno a uno

Tras procesar la secuencia de entrada, el modelo calcula las probabilidades de los siguientes posibles tokens. Por ejemplo, tras una frase concreta, una continuación puede tener un 40% de probabilidad, otra un 20%, y el resto se reparte entre las restantes opciones.

Luego, el sistema selecciona el siguiente token según las reglas de generación y lo añade al texto existente. Después, la secuencia actualizada se vuelve a usar para calcular el siguiente token.

Esto se repite hasta que el modelo completa la respuesta, alcanza el límite de longitud o genera el token especial de finalización. Por eso, la generación de texto es progresiva y el usuario puede observar cómo la respuesta aparece palabra por palabra o en pequeños fragmentos.

¿Por qué una respuesta larga requiere más cálculos?

Cada nuevo token implica otro paso de generación. Por eso, una respuesta corta es más rápida y económica que un texto largo de varios miles de palabras.

Además de la longitud de la respuesta, el tamaño del contexto influye en la carga: cuanto más texto se proporciona al modelo, más información debe tener en cuenta. Conversaciones largas, documentos extensos o códigos voluminosos aumentan las necesidades de memoria y recursos computacionales.

Los LLM modernos aplican optimizaciones para evitar recalcular toda la secuencia en cada paso, reutilizando resultados intermedios cuando es posible.

Aun así, la regla general se mantiene: cuanto mayor es el modelo, más largo el contexto y más extensa la respuesta generada, más recursos se requieren para la inferencia.

¿En qué se diferencia la inferencia del entrenamiento de una red neuronal?

Tanto el entrenamiento como la inferencia utilizan el mismo modelo, pero resuelven tareas distintas. Durante el entrenamiento, la red ajusta sus parámetros; durante la inferencia, aplica los conocimientos adquiridos a nuevos datos.

El entrenamiento requiere muchos más recursos: el modelo procesa grandes volúmenes de datos repetidamente, compara sus resultados con los esperados y ajusta los parámetros internos.

La inferencia comienza tras finalizar el entrenamiento. En vez de modificar los parámetros, el sistema utiliza los pesos fijos para realizar cálculos sobre las consultas del usuario.

¿Qué ocurre durante el entrenamiento?

En el entrenamiento, la red recibe ejemplos y realiza una predicción. Luego, el sistema calcula cuánto difiere el resultado del esperado y computa el error.

Este error se retropropaga a través de las capas del modelo y, en base a ello, el algoritmo ajusta los pesos para mejorar resultados futuros. Este ciclo se repite muchas veces.

El entrenamiento permite al modelo aprender patrones en los datos: para modelos de lenguaje, las relaciones entre tokens y estructuras, para visión por computador, las características visuales, y para modelos predictivos, las dependencias entre parámetros de entrada.

Si el modelo entrenado se adapta a nuevos datos o tareas específicas, se realiza un fine-tuning o ajuste fino. Puedes conocer más en el artículo Fine-tuning vs RAG: diferencias clave y cómo adaptar modelos de lenguaje.

¿Qué ocurre durante la inferencia?

En la inferencia, ya no se calcula el error ni se ajustan los pesos. El modelo recibe los datos de entrada, realiza un pase directo por sus capas y genera el resultado.

Por ejemplo, al reconocer una imagen, la red procesa los valores de los píxeles y, basándose en los parámetros entrenados, determina el objeto más probable. En un modelo de lenguaje, ocurre un proceso similar para calcular las probabilidades del siguiente token.

Al no haber retropropagación del error, la inferencia suele ser mucho más sencilla y rápida que una sola iteración de entrenamiento. Sin embargo, si el modelo tiene decenas o cientos de miles de millones de parámetros, incluso una sola ejecución puede requerir gran capacidad de cálculo y memoria.

La diferencia es especialmente notable a nivel de infraestructura: entrenar un modelo grande puede llevar semanas en clústeres de aceleradores, mientras que la inferencia debe procesar consultas continuamente y con la menor latencia posible.

Por ello, tras el entrenamiento surge el reto de lograr que la inferencia sea suficientemente rápida y eficiente para usar el modelo millones de veces sin tener que reentrenarlo para cada consulta.

¿De qué depende la velocidad de inferencia de una red neuronal?

La velocidad de inferencia determina cuán rápido el modelo puede procesar los datos y entregar un resultado. Para un chatbot, es el tiempo de respuesta; para un sistema de visión por computador, los cuadros por segundo; para un dispositivo autónomo, el tiempo de reacción.

No solo la potencia de cálculo influye en el rendimiento. También importa el tamaño del modelo, su arquitectura, la cantidad de memoria, el ancho de banda entre componentes y los métodos de optimización empleados.

Tamaño y arquitectura del modelo

A mayor cantidad de parámetros, más operaciones deben realizarse por inferencia. Además, estos parámetros deben almacenarse en la memoria RAM o VRAM y transferirse constantemente a los bloques de cálculo.

Un modelo grande puede estar limitado no solo por el procesador o la GPU, sino también por el ancho de banda de la memoria. Si los datos llegan lentamente a los bloques de cálculo, parte del hardware queda sin aprovechar.

La arquitectura también afecta mucho al rendimiento: dos modelos con igual número de parámetros pueden diferir notablemente en velocidad según las operaciones que realicen y la cantidad de cálculos necesarios por solicitud.

Para acelerar la inferencia se emplean técnicas como la cuantización, reducción de precisión, formatos optimizados, entre otros. Por ejemplo, pasar de números de 32 bits a 16 o 8 bits reduce el tamaño en memoria y aumenta la velocidad si el hardware lo permite.

GPU, NPU y aceleradores especializados

Las redes neuronales realizan muchas operaciones sobre grandes cantidades de números, por lo que los procesadores capaces de cálculos paralelos, como las GPU, son ideales para la inferencia.

Las GPUs, originalmente diseñadas para gráficos, resultaron ser muy útiles en IA al poder ejecutar multitud de operaciones matemáticas en paralelo. Por eso, se usan tanto para entrenamiento como para inferencia.

En smartphones, portátiles y otros dispositivos, cada vez son más frecuentes las NPU (unidades de procesamiento neuronal), bloques especializados en IA que permiten ejecutar modelos localmente con alta eficiencia energética, sin depender de la nube.

En data centers se emplean aceleradores aún más especializados, diseñados específicamente para aprendizaje automático, optimizados para operaciones matriciales típicas de redes neuronales.

Inferencia en la nube y local

En la inferencia en la nube, el dispositivo del usuario envía los datos al servidor donde está instalado el modelo. El procesamiento se realiza en GPUs potentes o aceleradores, y el resultado se devuelve al usuario.

Esto permite trabajar con modelos muy grandes, imposibles de alojar en un smartphone o portátil. El inconveniente es la dependencia de la conexión a internet y la latencia adicional en la transmisión de datos.

En la inferencia local, el modelo funciona directamente en el dispositivo del usuario, ya sea en CPU, GPU o NPU, sin enviar datos a un data center. Esto reduce la latencia de red y permite ejecutar tareas incluso sin conexión.

No obstante, el modelo local está limitado por la memoria, el rendimiento y el consumo de energía del dispositivo. Por ello, en móviles y portátiles se usan versiones reducidas u optimizadas de los modelos.

En la práctica, la inferencia en la nube y local suelen complementarse: operaciones simples se ejecutan en el dispositivo y las más complejas se envían al servidor, equilibrando latencia, carga y acceso a modelos más potentes.

Conclusión

La inferencia de redes neuronales es la fase en la que un modelo ya entrenado comienza a resolver tareas reales. En esta etapa, los parámetros del modelo permanecen fijos: la red procesa nuevos datos a través de su arquitectura y genera una predicción, clasificación o respuesta.

En modelos de lenguaje, la inferencia implica la generación secuencial de tokens, por lo que la velocidad depende del tamaño del modelo, la longitud del contexto, el hardware y las técnicas de optimización. Este proceso determina cuán rápido y eficiente será la IA en aplicaciones reales.

El entrenamiento otorga capacidades al modelo; la inferencia permite aprovecharlas. El avance de la inteligencia artificial depende tanto de crear modelos más potentes como de hacerlos más rápidos, asequibles y accesibles, ya sea en la nube, en ordenadores o directamente en dispositivos móviles.