Mix-Quant: Cuantización de prefill y decodificación para agentes LLM | Estrategia de precisión mixta para acelerar la inferencia en sistemas agénticos | Optimización de latencia en agentes de IA mediante cuantización adaptativa

Abstract

PROBLEMA: Los sistemas agénticos requieren tanto un procesamiento rápido de prompts largos (fase de prefill) como una generación de tokens extremadamente precisa para el uso de herramientas (fase de decoding), lo que crea un trade-off de eficiencia. SOLUCIÓN: Se presenta Mix-Quant, un sistema que emplea cuantización agresiva durante la fase de "prefilling" para ganar velocidad y cuantización de alta fidelidad durante el "decoding" para asegurar que el agente no cometa errores de sintaxis o lógica. METODOLOGÍA: El framework alterna dinámicamente entre bits de baja precisión para procesar el contexto masivo y bits de mayor precisión para la generación crítica, implementando un kernel de GPU optimizado para este cambio. RESULTADOS: Mix-Quant reduce la latencia total de los agentes en un 35% sin pérdida detectable en el éxito de las tareas en benchmarks de planificación. RELEVANCIA: Es una técnica clave para hacer que los agentes de IA sean viables en aplicaciones interactivas donde el tiempo de respuesta es crítico.