Curso RAG Agents: Construye Aplicaciones y GPTs con APIs, MCP, LangChain y n8n

0 de 63 lecciones completas (0%)

2 – Fundamentos: Explicación de LLMs, RAG, Bases de Datos Vectoriales y la Interfaz de ChatGPT

2.7- Test Time Compute Explicado: Modelos Pensantes como Deepseek R1 y OpenAI o3 & o4

No tienes acceso a esta lección

Por favor, inscríbete o accede para acceder al contenido del curso.

¿Qué es el Test Time Compute?

El Test Time Compute es una técnica revolucionaria que permite a los modelos de IA «pensar» antes de responder. En lugar de dar una respuesta inmediata, estos modelos generan cadenas de pensamiento (chain of thought) que les permiten analizar el problema paso a paso.

Cómo Funciona

Modelos con Test Time Compute

Los modelos más conocidos que implementan esta tecnología incluyen:

  • OpenAI: O1, O3 mini, O3 mini high, O1 pro
  • Grok (de Elon Musk)
  • DeepSeek (modelo open source)

Proceso de Funcionamiento

  1. Recepción de la pregunta: El modelo recibe tu consulta
  2. Generación de razonamiento: El modelo «piensa» durante varios segundos
  3. Cadena de pensamiento: Genera tokens de razonamiento interno
  4. Respuesta final: Proporciona una respuesta más precisa y fundamentada

Analogía con el Pensamiento Humano

Para entender mejor este concepto, piensa en cómo funciona tu propio cerebro:

  • Pensamiento rápido (Sistema 1): Cuando te preguntan «¿cuánto es 2+2?», respondes inmediatamente «4»
  • Pensamiento lento (Sistema 2): Cuando te preguntan «¿cuánto es 17 × 9 ÷ 3?», necesitas pensar paso a paso

El Test Time Compute equivale al «pensamiento lento» de los modelos de IA. Esta analogía proviene del libro «Pensar rápido, pensar despacio» (Thinking, Fast and Slow).

Ventajas del Test Time Compute

Campos donde destaca:

  • Matemáticas: Resolución de problemas complejos
  • Programación: Depuración y optimización de código
  • Ciencias: Análisis de problemas científicos
  • Lógica: Problemas que requieren razonamiento estructurado

Beneficios principales:

  • Respuestas más precisas y detalladas
  • Menor margen de error en cálculos
  • Mejor comprensión de problemas complejos
  • Razonamiento transparente (puedes ver cómo «piensa»)

Limitaciones y Desventajas

Costos

  • Más caro: Los tokens de pensamiento tienen un costo adicional
  • Consumo de recursos: Requiere más poder computacional

Velocidad

  • Más lento: El proceso de «pensar» toma tiempo adicional
  • No óptimo para aplicaciones en tiempo real

Limitaciones técnicas

  • Function calling: Algunos modelos (como DeepSeek) tienen problemas con llamadas a funciones
  • No ideal para agentes complejos: Limitaciones en el uso de múltiples herramientas

Cuándo NO Usar Test Time Compute

Escritura creativa

  • No hay una respuesta «correcta» única
  • La creatividad no se beneficia del razonamiento lógico estructurado
  • Mejor usar modelos tradicionales para contenido creativo

Aplicaciones que requieren:

  • Velocidad: Respuestas instantáneas
  • Bajo costo: Presupuestos limitados
  • Creatividad: Generación de contenido artístico o literario

Cuándo SÍ Usar Test Time Compute

Criterio principal:

Úsalo cuando hay una respuesta objetivamente correcta

Casos ideales:

  • Problemas matemáticos
  • Depuración de código
  • Análisis científico
  • Problemas de lógica
  • Cálculos complejos

El Futuro de la IA

El Test Time Compute representa la próxima evolución en el desarrollo de modelos de IA:

  1. Pre-entrenamiento: Entrenamiento inicial con grandes datasets
  2. Fine-tuning: Ajuste fino para tareas específicas
  3. Reinforcement Learning: Aprendizaje por refuerzo
  4. Test Time Compute: Razonamiento en tiempo de inferencia (lo más reciente)

Consideraciones para Desarrolladores

Para APIs:

  • Mayor costo por consulta
  • Tiempo de respuesta más largo
  • Planifica el presupuesto accordingly

Para aplicaciones:

  • Evalúa si la precisión justifica el costo
  • Considera la experiencia del usuario (tiempo de espera)
  • Úsalo estratégicamente en funciones críticas

Conclusión

El Test Time Compute es una tecnología poderosa que mejora significativamente la precisión en tareas lógicas y analíticas. Sin embargo, debe usarse de manera estratégica, considerando sus costos y limitaciones. La clave está en identificar cuándo la precisión adicional justifica el tiempo y costo extra.


En las próximas lecciones exploraremos ejemplos prácticos de implementación y casos de uso específicos para estas tecnologías.

Resumen de privacidad
Logo JeroCuevas.com

Esta web utiliza cookies para que podamos ofrecerte la mejor experiencia de usuario posible. La información de las cookies se almacena en tu navegador y realiza funciones tales como reconocerte cuando vuelves a nuestra web o ayudar a nuestro equipo a comprender qué secciones de la web encuentras más interesantes y útiles.

Cookies de terceros

Esta web utiliza Google Analytics para recopilar información anónima tal como el número de visitantes del sitio, o las páginas más populares.

Dejar esta cookie activa nos permite mejorar nuestra web.