LLMs o dLLMs? Cuando dejamos de escribir de derecha a izquierda
En este artículo, exploramos las diferencias entre los modelos autoregresivos (LLMs) y los modelos basados en difusión (dLLMs), explicando sus ventajas y desafíos de forma sencilla.
La inteligencia artificial ha transformado por completo la manera en que generamos y comprendemos el lenguaje. Durante años, los modelos de lenguaje han seguido un enfoque secuencial, generando texto de izquierda a derecha, palabra por palabra. Sin embargo, el 2025 ha traído consigo una nueva perspectiva que desafía este método tradicional y nos invita a repensar el papel de los LLMs.
¿Qué son los LLMs?
Los LLMs (Large Language Models), o modelos de lenguaje extensos, generan texto de manera secuencial. Cada palabra o token se predice en función del contexto previo, lo que ha permitido el desarrollo de sistemas muy avanzados y ampliamente utilizados en aplicaciones como chatbots y asistentes virtuales.
A pesar de su éxito, este enfoque presenta ciertas limitaciones:
Generación secuencial: Al producir el texto palabra por palabra, la velocidad de generación puede ser lenta, especialmente en tareas que requieren respuestas largas o en tiempo real.
Acumulación de errores: Como cada palabra depende de la anterior, un error pequeño al inicio puede propagarse y afectar la coherencia del texto final.
¿Qué son los dLLMs?
Los dLLMs (Diffusion Large Language Models), o modelos de lenguaje extensos basados en difusión, adoptan un enfoque radicalmente distinto. En lugar de generar texto de forma lineal, estos modelos comienzan con una secuencia altamente enmascarada o "ruidosa" y, mediante un proceso iterativo, van revelando la información progresivamente hasta obtener un texto coherente. Este método se inspira en técnicas utilizadas en la generación de imágenes y aporta varias ventajas:
Generación paralela: En lugar de construir el texto palabra por palabra, los dLLMs pueden predecir múltiples palabras a la vez, acelerando significativamente la generación de contenido.
Mayor flexibilidad y control: El proceso iterativo permite realizar ajustes y correcciones en tiempo real, mejorando la coherencia y precisión del resultado final.
¿Por qué cambiar el orden de generación?
La idea de "dejar de escribir de derecha a izquierda" es una metáfora que representa este cambio de paradigma. Mientras que los modelos autoregresivos dependen de la secuencialidad, los dLLMs demuestran que es posible generar textos de manera más global y simultánea. Esto no solo reduce la latencia, sino que también mejora el control sobre la calidad del contenido generado.
Inception Labs. (2025, Enero 27). Introducing Mercury, the first commercial-scale diffusion large language model. [Video]
Ventajas y desafíos de los dLLMs
Ventajas
Mayor velocidad: Al generar múltiples palabras simultáneamente, los dLLMs pueden producir texto de manera significativamente más rápida que los modelos autoregresivos.
Eficiencia computacional: La eliminación de la dependencia secuencial permite un mejor aprovechamiento de los recursos computacionales, optimizando el procesamiento.
Corrección iterativa: Su capacidad de ajustar y refinar el texto durante el proceso de generación mejora la coherencia y reduce los errores en la salida final.
Desafíos a superar
Complejidad en el entrenamiento: La implementación de modelos de difusión requiere nuevos enfoques y técnicas que aún están en desarrollo, lo que supone un reto tanto en términos de investigación como de infraestructura.
Escalabilidad: Aunque muestran un gran potencial, estos modelos deben demostrar su capacidad para gestionar eficientemente grandes volúmenes de datos y realizar tareas complejas sin comprometer la calidad de las respuestas.
Conclusión
El 2025 marca el inicio de un debate fascinante en el mundo de la inteligencia artificial. Los modelos basados en difusión desafían el enfoque tradicional de generación de texto, abriendo la puerta a nuevas posibilidades en velocidad, eficiencia y control. Sin embargo, aún queda mucho por explorar y perfeccionar.
Lo más interesante del desarrollo tecnológico es precisamente esto: nunca se detiene. Hoy, la discusión se centra en si los dLLMs reemplazarán o complementarán a los modelos autoregresivos, pero quizás estamos presenciando solo el primer paso hacia una evolución aún más disruptiva. Solo el tiempo dirá qué enfoque perdurará o si, en el camino, surgirá una idea completamente nueva que transforme nuevamente nuestra forma de interactuar con la inteligencia artificial.
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