LLM en dispositivos móviles: posibilidades presentes y futuras

Introducción

La industria de los teléfonos inteligentes está siendo testigo de una nueva guerra. Las empresas compiten para integrar funciones avanzadas de inteligencia artificial generativa en sus dispositivos. Desde mejorar las interacciones de los usuarios hasta transformar la eficiencia, la rivalidad es intensa. Apple lanzó recientemente la serie iPhone 16, pero las esperadas capacidades de inteligencia artificial, impulsadas por ai-features.html” target=”_blank” rel=”nofollow noopener”>Inteligencia de Appleno estará completamente accesible hasta diciembre. Al mismo tiempo, Google está comenzando a implementar technology/tech-news/google-rolling-out-gemini-live-ai-assistant-access-to-all-android-users-for-free-how-to-access/articleshow/113330172.cms” target=”_blank” rel=”nofollow noopener”>Gemini para su serie Pixel 9. Además, en su Galaxia IASamsung está incorporando inteligencia artificial a su línea Galaxy 9, ampliando los límites de la interacción con dispositivos móviles. La competencia por incorporar IA generativa está moldeando el futuro de los teléfonos inteligentes, brindando a los usuarios capacidades notables. Empresas como Vivo, Redmi, Oppo y Xiaomi también tienen planes de integrar capacidades de IA generativa en sus móviles.

Estos avances marcan un salto significativo en la tecnología móvil y amplían los límites de lo posible. En este artículo, analizaremos cómo la IA generativa en los teléfonos revoluciona las experiencias de los usuarios y sectores como la atención sanitaria y la educación.

Descripción general:

• Descubra cómo los modelos de lenguaje grandes (LLM) están transformando los teléfonos inteligentes.
• Obtenga información sobre las últimas funciones impulsadas por LLM en los teléfonos.
• Comprenda los beneficios y los desafíos de los LLM en teléfonos
• Explorar posibilidades futuras para LLMs en tecnología móvil.

<h2 class="wp-block-heading" id="h-a-new-gen-ai-powered-era-begins”>¡Comienza una nueva era impulsada por IA!

La IA generativa en los teléfonos ya no es solo un truco de marketing: es una oportunidad para establecer estándares en la tecnología de los teléfonos inteligentes. Pero ya tenemos LLM ejecutándose en nuestros portátiles o computadoras, ¿por qué instalarlos en los teléfonos?

El uso de modelos de lenguaje grandes (LLM) en teléfonos en lugar de computadoras portátiles está captando lentamente interés debido a la conveniencia, personalización y eficiencia que promete ofrecer.

Imagínese que es un investigador con una fecha límite estricta. En lugar de tener que gestionar varias pestañas en una computadora portátil, su teléfono inteligente con un LLM puede comprender de manera eficiente el tema de investigación, encontrar artículos académicos pertinentes, resumirlos y ofrecer recomendaciones de citas. Un teléfono inteligente con un LLM puede servir como un asistente útil para los profesionales que trabajan. Puede predecir sus necesidades diarias, organizar horarios de reuniones, examinar documentos y crear mensajes de correo electrónico utilizando discusiones anteriores, todo mientras está en movimiento. El nivel de asistencia personalizada que alguna vez se consideró ciencia ficción se está convirtiendo rápidamente en una realidad gracias a los avances de la inteligencia artificial móvil.

A medida que los teléfonos inteligentes incorporan grandes modelos de lenguaje (LLM), estos dispositivos están evolucionando más allá de ser simples herramientas de comunicación y se están convirtiendo en socios indispensables impulsados ​​por la IA generativa. Es por eso que los principales fabricantes como Apple, Samsung, Oppo y Vivo están integrando LLM en sus dispositivos.

LLM en teléfonos: en la actualidad

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) están cambiando la tecnología de los teléfonos inteligentes y están reconfigurando sutilmente todo, desde la arquitectura básica del dispositivo hasta la interacción con el usuario. A medida que la IA generativa se integra más profundamente en los dispositivos móviles, estamos presenciando cambios transformadores en varios aspectos de nuestros dispositivos móviles.

A continuación, se presenta una descripción detallada de cómo la IA generativa está impactando cuatro áreas clave del diseño y la funcionalidad de los teléfonos inteligentes:

1. Asistentes virtuales mejorados
2. Procesamiento en el dispositivo
3. LLM para teléfonos
4. Aplicaciones impulsadas por IA

Asistentes virtuales mejorados

Los asistentes virtuales como Alexa, Siri y Google Assistant están recibiendo una renovación de la generación de inteligencia artificial. Estos amigos móviles virtuales pronto comprenderán consultas matizadas, brindarán respuestas más precisas y realizarán tareas de varios pasos impulsadas por LLM. Desde crear correos electrónicos y redactar notas de reuniones según su calendario hasta mejorar su navegación en ruta con información adicional, ¡estos asistentes se están volviendo “Gen”-Eric!

Analicemos las próximas funciones habilitadas para inteligencia artificial en los tres asistentes virtuales más populares: Siri, Alexa y Google Assistant:

Procesamiento en el dispositivo

El mayor obstáculo en el camino de una feliz colaboración entre los LLM y los teléfonos fueron las unidades de procesamiento gráfico. Las GPU son esenciales para ejecutar los LLM en los dispositivos, ya que proporcionan el soporte computacional necesario para ejecutar estos modelos pesados. Pero gracias a los avances en hardware móvil, como los chips de IA, los LLM ahora pueden ejecutarse directamente en los teléfonos inteligentes. Esto reduce la necesidad de procesamiento en la nube, mejora la privacidad y acelera los tiempos de respuesta, en particular para la traducción, el reconocimiento de voz y la comprensión del lenguaje en tiempo real. El chip A16 Bionic de Apple y el procesador Snapdragon de Qualcomm han demostrado ser muy prometedores para ejecutar los LLM localmente en el teléfono.

LLM para teléfonos

El hardware en sí nunca es suficiente. Los LLM se entrenan con varios miles de millones de parámetros, lo que los convierte en los sabelotodo que son. Inferir LLM tan grandes en teléfonos puede ser bastante complicado. Por eso, las empresas ahora se están centrando en desarrollar LLM más ligeros o compatibles con dispositivos móviles para llevar la inteligencia artificial de última generación a nuestros teléfonos móviles. Gemma 2B, LLMaMA -2-7B y StableLM-3B son ejemplos de LLM que funcionan en dispositivos móviles.

<h3 class="wp-block-heading" id="h-ai-powered-apps”>Aplicaciones impulsadas por IA

Cada vez hay más aplicaciones, desde chatbots de IA hasta herramientas de productividad, que ahora integran capacidades de IA generativa para mejorar el rendimiento. Por ejemplo,

• Herramientas de escritura móvil como Grammarly o ai-use/” target=”_blank” rel=”noreferrer noopener nofollow”>concepto de IA ayudan a crear contenido, mientras que las aplicaciones que generan imágenes utilizan modelos como DALL·E para convertir el texto en creaciones visuales.

El ai-image-camera” target=”_blank” rel=”noreferrer noopener nofollow”>Xiaomi 14 y Xiaomi 14 Ultra Tienen una función de “Retrato con IA” incorporada. Con ella, los usuarios pueden entrenar sus teléfonos para que se adapten a sus propios rostros usando fotos de su galería y usarlas para generar selfies realistas con IA. Todo lo que necesitan es un simple mensaje de texto y el modelo generará cuatro imágenes en 30 a 40 segundos.

Beneficios de los LLM en dispositivos móviles

Ahora que sabemos cómo los LLM están dando forma a las experiencias móviles, es posible que se pregunte: ¿cuáles son los beneficios de estos modelos tan potentes en nuestros teléfonos? Exploremos sus ventajas.

1. Accesibilidad: Los LLM permiten que la IA avanzada sea fácilmente accesible en los teléfonos inteligentes, lo que elimina la necesidad de conocimientos técnicos o hardware potente. Los usuarios ahora pueden aprovechar la IA sin esfuerzo para comandos de voz, creación de contenido y traducciones en tiempo real.
2. Conveniencia: Los LLM integrados permiten a los usuarios obtener asistencia en tiempo real desde cualquier lugar, convirtiendo los teléfonos inteligentes en centros de productividad para redactar correos electrónicos, resumir textos y crear contenido, sin necesidad de una computadora portátil o sistemas externos.
3. Personalización: Los LLM se adaptan al comportamiento del usuario a lo largo del tiempo, mejorando las interacciones con sugerencias personalizadas, texto predictivo y recomendaciones personalizadas. Esto genera una experiencia más eficiente y personalizada basada en interacciones anteriores del usuario.

LLM en dispositivos móviles: desafíos y preocupaciones

Si bien los LLM en teléfonos parecen ser una innovación, también conllevan sus desafíos. A continuación, se presentan algunas limitaciones clave que pueden limitar su potencial.

1. Desafíos técnicos:
   A pesar de las crecientes posibilidades, existen desafíos técnicos sustanciales en la implementación de LLM en teléfonos inteligentes.
   • Poder de procesamiento: Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) exigen una gran capacidad de procesamiento y la mayoría de los teléfonos inteligentes no pueden ejecutar de manera eficaz los modelos más extensos. A pesar de la ayuda de chips optimizados con IA, siguen existiendo limitaciones de rendimiento.
   • Duración de la batería:Los LLM consumen mucha energía al realizar tareas complicadas, lo que hace que la batería del dispositivo se agote rápidamente. Los usuarios de dispositivos móviles deben encontrar un equilibrio entre el uso de la IA y la conservación de la duración de la batería.
   • Almacenamiento de datos: Los requisitos de almacenamiento de datos también son elevados cuando se ejecutan LLM en dispositivos. Si bien algunos modelos específicos pueden funcionar en un dispositivo, los LLM más grandes pueden requerir asistencia en la nube, lo que genera mayores problemas de latencia y disponibilidad de recursos.
2. Preocupaciones sobre la privacidad:Los LLM móviles tienen un alto nivel de exigencia Privacidad y seguridad de los datos riesgosLos LLM necesitan grandes volúmenes de datos de usuarios para ofrecer interacciones personalizadas y relevantes. Si los datos se utilizan en la nube, siempre existe el riesgo de que se produzcan violaciones o usos indebidos de los mismos. Además, las normas en materia de privacidad difieren según la región, lo que dificulta garantizar el cumplimiento y, al mismo tiempo, ofrecer experiencias personalizadas. Esto genera inquietudes sobre el acuerdo de usuario, la propiedad de los datos y la gestión de la información confidencial.
3. Mal uso: Los teléfonos son parte de nosotros. Naturalmente, son más rápidos y mucho más cómodos de usar o de usar de forma incorrecta. Con las funciones generativas disponibles en los teléfonos, generar imágenes o incluso audio poco éticos sería más fácil. Dichas funciones aumentarán el riesgo de robo de identidad y la propagación de la mala comunicación.

LLM en dispositivos móviles: posibilidades futuras

La tecnología evoluciona a la velocidad del rayo y las posibilidades futuras de los LLM en los teléfonos están a la vuelta de la esquina, lo que promete avances aún más emocionantes. A continuación, se presentan algunas predicciones sobre los LLM en los teléfonos:

1. IA personalizadaLos LLM sensibles al contexto pronto podrán convertirse en asistentes de IA personalizados que ofrezcan una personalización mejorada en función de datos específicos del usuario.
2. Interacción multimodal en tiempo real: Los LLM permitirán que los teléfonos incorporen sin esfuerzo texto, voz, imágenes y videos a las actividades diarias. Por ejemplo, un usuario podría tomar una foto de un documento, recibir un resumen y recibir sugerencias instantáneas de respuestas, todo dentro de un chat con la IA.
3. Integración de realidad aumentada (RA):Las futuras aplicaciones móviles pueden superponer datos contextuales sobre el entorno físico mediante LLM y AR. Imagine un modelo de IA que comprenda su entorno y el diálogo, y que proporcione superposiciones interactivas durante conversaciones en tiempo real o al explorar una ciudad.
4. LLM-Primera línea de desarrollo de aplicaciones: A medida que los LLM avancen, los desarrolladores pueden comenzar a crear aplicaciones enfocadas en LLM en dispositivos móviles. Esto tiene el potencial de allanar el camino para avances en inteligencia artificial de borde, lo que permitirá que los teléfonos funcionen como centros de inteligencia descentralizados.

Conclusión

La incorporación de LLM en dispositivos móviles cambia la forma en que interactuamos con la IA, mejorando la personalización, la eficiencia y la innovación. A medida que avanza el hardware móvil y mejora la tecnología LLM, las oportunidades son ilimitadas. Las LLM en dispositivos móviles tienen el potencial de transformar significativamente nuestra vida diaria, desde compañeros sensibles al contexto e interacción multimodal hasta la integración de AR y Edge ai. Con el avance de la tecnología, nos acercamos a un futuro en el que la IA generativa será generalizada, sólida y se incorporará sin problemas a nuestros dispositivos más personales: los teléfonos inteligentes.

Preguntas frecuentes