La Intersección de la Memoria y el Anclaje en los Sistemas de IA

La memoria en los modelos de lenguaje se refiere a la capacidad de los sistemas de IA para retener y recordar información pertinente, lo que contribuye a su capacidad para razonar y aprender continuamente de sus experiencias. Hay cuatro categorías de memoria: memoria a corto plazo, memoria a largo plazo corta, memoria a largo plazo y memoria de trabajo. La memoria a corto plazo retiene información durante un período muy breve, a menudo segundos a minutos, y se utiliza para referenciar mensajes recientes y generar respuestas relevantes. La memoria a largo plazo corta retiene información durante un período moderado, como minutos a horas, y se utiliza para gestionar sesiones y mantener la historia de conversación actualizada. La memoria a largo plazo retiene información durante un período indefinidamente largo y se utiliza para comprender las materias en las que un estudiante se desempeña bien y en las que lucha. La memoria de trabajo es un componente del modelo de lenguaje en sí, lo que permite al modelo retener información, manipularla y refinarla, mejorando la capacidad del modelo para razonar. La base se mide en la capacidad de un modelo para producir una salida que sea contextualmente relevante y significativa. El proceso de basar un modelo de lenguaje puede ser una combinación de entrenamiento del modelo de lenguaje, ajuste fino y procesos externos, incluyendo la memoria.