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Escalado del rendimiento de LLM: Predicción de múltiples tokens en diferentes tamaños de modelo

Escalado del rendimiento de LLM: Predicción de múltiples tokens en diferentes tamaños de modelo

Publicado el 06/08/2025

La tabla comparativa explora el rendimiento de la predicción de varios tokens frente a la predicción de un solo token en benchmarks como HumanEval y MBPP a lo largo de distintos tamaños de modelos de lenguaje.

Con modelos de menor escala se observa que la predicción de un token a la vez ofrece resultados moderados mientras que el enfoque multi token mejora la coherencia en tareas de generación de código y evaluación de funciones.

Al escalar a arquitecturas de cientos de millones o miles de millones de parámetros, la predicción simultánea de varios tokens alcanza niveles superiores de precisión y eficiencia reduciendo el tiempo de inferencia y maximizando el rendimiento en pruebas de HumanEval y MBPP.

En Q2BSTUDIO lideramos el desarrollo de soluciones basadas en inteligencia artificial para empresas integrando aplicaciones a medida y software a medida que aprovechan los últimos avances en agentes IA y potencia de cómputo servicios cloud aws y azure.

Nuestros servicios incluyen ciberseguridad avanzada, servicios inteligencia de negocio e integración de power bi para análisis de datos optimizados por ia para empresas garantizando así resultados confiables y escalables.

La implementación de técnicas de multi token prediction en proyectos de software a medida permite a Q2BSTUDIO mantener un desempeño sobresaliente y ofrecer soluciones innovadoras adaptadas a las necesidades específicas de cada cliente.

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