Un nuevo estudio de una investigadora de Samsung SAIL, Alexia Jolicoeur-Martineau, muestra que un modelo compacto bien diseñado puede superar a grandes LLMs en tareas de razonamiento complejo. En lugar de seguir la máxima de industria de cuanto más grande mejor, este trabajo demuestra que arquitecturas pequeñas y optimizaciones específicas logran mayor eficiencia, menor consumo de cómputo y en algunos benchmarks un rendimiento superior en resolución de problemas y razonamiento paso a paso.

Los resultados sugieren varias claves: modelos especializados entrenados con objetivos de razonamiento, estrategias de inferencia más estructuradas y módulos que favorecen la interpretabilidad permiten que redes pequeñas compitan o incluso superen a modelos masivos en tareas concretas. Esto abre la puerta a despliegues en entornos con recursos limitados, inferencia en el borde y soluciones empresariales más económicas sin renunciar a la calidad del razonamiento.

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