En 2025, los modelos de lenguaje grandes (LLMs) son herramientas esenciales para tareas que van desde la generación de texto hasta el análisis multimodal. Sin embargo, optimizar su rendimiento requiere prompts bien diseñados que equilibren eficiencia y precisión. El estudio EfficientLLM, publicado por investigadores de instituciones como Notre Dame e Imperial College London, ofrece una guía detallada para lograrlo. En este artículo, exploramos cómo aplicar sus hallazgos para crear prompts eficientes.

Conclusiones Clave del Estudio EfficientLLM para Diseñar Prompts

El estudio EfficientLLM analizó más de 100 combinaciones de modelos y técnicas, evaluando métricas como memoria, latencia, energía y precisión. Estas son las conclusiones más relevantes para diseñar prompts:

• Balancear métricas de eficiencia: Diseña prompts considerando el equilibrio entre memoria, latencia y energía según el caso de uso.
• Multi-Query Attention (MQA) para entornos limitados: Ideal para dispositivos con poca memoria, permite prompts más largos sin afectar el rendimiento.
• Multi-Head Latent Attention (MLA) para precisión: Úsalo en tareas que requieran alta calidad, como análisis de textos complejos.
• Native Sparse Attention (NSA) para eficiencia energética: Perfecto para servidores de larga ejecución, minimizando el consumo de energía.
• LoRA y RSLoRA según el tamaño del modelo: LoRA para modelos pequeños (1–3B parámetros) y RSLoRA para modelos grandes (≥14B parámetros).
• Cuantización int4 para ahorrar recursos: Reduce el uso de memoria hasta 3.9×, con una pérdida de precisión de 3–5%.
• bfloat16 en GPUs Hopper: Mejora la latencia y el consumo energético en comparación con float16.
• Aplicación en modelos multimodales: Las técnicas también funcionan en modelos de visión (LVMs) y visión-lenguaje (VLMs).

Ejemplos Prácticos de Prompts Eficientes para LLMs

A continuación, presentamos ejemplos de prompts optimizados para diferentes contextos, aplicando las técnicas de EfficientLLM:

1. Prompt para un Modelo Pequeño (1–3B parámetros) con LoRA y MQA

Contexto: Un modelo ajustado con LoRA para responder preguntas de conocimiento general en un dispositivo móvil.

Prompt:
Instrucción: Responde en un máximo de 50 palabras. Usa un lenguaje claro y preciso.
Pregunta: ¿Quién fue el primer presidente de los Estados Unidos?
Contexto: Respuesta breve para un usuario con conocimientos básicos.

Razonamiento: El prompt es corto y específico para minimizar el uso de memoria (compatible con MQA). LoRA asegura un ajuste eficiente, y el límite de palabras reduce la latencia.

2. Prompt para un Modelo Grande (≥14B parámetros) con RSLoRA y MLA

Contexto: Un modelo ajustado con RSLoRA para análisis de texto legal, priorizando precisión.

Prompt:
Instrucción: Analiza el siguiente texto legal y resume sus puntos clave en 3 párrafos. Usa un tono formal y preciso.
Texto: [Insertar texto legal aquí, máximo 500 palabras].
Contexto: El resumen debe ser útil para un abogado que necesita información rápida.

Razonamiento: MLA asegura baja perplejidad para respuestas precisas. RSLoRA optimiza la latencia y energía en modelos grandes, permitiendo manejar textos largos.

3. Prompt Energéticamente Eficiente con NSA

Contexto: Un servidor de IA que traduce textos, priorizando bajo consumo energético.

Prompt:
Instrucción: Traduce el siguiente texto del inglés al español. Mantén el significado exacto y usa un estilo natural.
Texto: «The quick brown fox jumps over the lazy dog.»
Contexto: La traducción debe ser breve y directa, para un usuario general.

Razonamiento: NSA minimiza el consumo energético, ideal para servidores con alta carga. El prompt es directo y breve, reduciendo el uso de recursos.

4. Prompt para un Modelo Cuantizado con int4

Contexto: Un modelo cuantizado con int4 para generar descripciones de productos en un sistema con poca memoria.

Prompt:
Instrucción: Genera una descripción de 30 palabras para el siguiente producto.
Producto: Auriculares inalámbricos, categoría: Tecnología.
Contexto: La descripción debe ser atractiva para un cliente en una tienda en línea.

Razonamiento: La cuantización int4 reduce el uso de memoria (hasta 3.9×), permitiendo prompts funcionales en sistemas limitados.

5. Prompt Multimodal para un Modelo de Visión-Lenguaje (VLM)

Contexto: Un modelo VLM ajustado con PEFT para describir imágenes y responder preguntas.

Prompt:
Instrucción: Describe la imagen en 2 oraciones y responde a la pregunta. Usa un tono descriptivo.
Imagen: [Insertar imagen de un paisaje montañoso].
Pregunta: ¿Qué tipo de vegetación predomina en la imagen?

Razonamiento: MQA y PEFT mejoran la eficiencia en modelos multimodales, optimizando tareas de visión y lenguaje.

Conclusión: Optimiza tus Prompts para el Futuro de la IA

Los hallazgos de EfficientLLM demuestran que crear prompts eficientes es clave para maximizar el rendimiento de los LLMs en 2025. Al aplicar técnicas como MQA, MLA, NSA, LoRA, y cuantización, puedes diseñar prompts que equilibren precisión y eficiencia. Experimenta con estos ejemplos y adapta tus prompts según las necesidades de tu proyecto.

Cita del Estudio

Este artículo está basado en el estudio EfficientLLM: Efficiency in Large Language Models, publicado por investigadores de la Universidad de Notre Dame, Imperial College London, y otras instituciones. Puedes consultar el paper completo aquí: EfficientLLM Paper.

Si quieres saber más, mira en Introducción: La Importancia de los Prompts Eficientes en Modelos de Lenguaje