Los grandes modelos de lenguaje LLMs plantean una pregunta central para alcanzar la superinteligencia: el almacenamiento importa tanto o más que la potencia de cálculo. En este artículo explico por qu funciona y presento ideas prácticas para arquitecturas de inteligencia artificial centradas en memoria.
Hay al menos dos formas obvias en que el almacenamiento humano supera al de los ordenadores. La primera es la totalidad de conjuntos de configuraciones, es decir la capacidad de retener un abanico enorme de estados posibles y relaciones entre ellos. La segunda son los conjuntos gruesos, donde los patrones compartidos entre varios conjuntos finos se agrupan en una estructura común para ahorrar espacio y facilitar el acceso asociativo.
Los procesadores ofrecen nucleos para computaci n paralela pero esos nucleos ejecutan procesos en el momento y no retienen informaci n a largo plazo. En GPUs la V RAM junto a los nucleos act a como zona de almacenamiento de trabajo; eso ha funcionado muy bien para videojuegos y para entrenar modelos de IA, pero tiene l mites cuando se busca una inteligencia mucho m s avanzada o mayores eficiencias energ ticas.
Un conjunto grueso se forma cuando cualquier configuraci n que resulta com n en dos o m s conjuntos finos se extrae y se guarda como una estructura compartida. Esto crea eficiencia de almacenamiento y un tipo de acceso que potencia el comportamiento inteligente: una entrada hacia ese conjunto puede devolver una salida similar pero distinta, generando ideas novedosas o soluciones inesperadas.
Para los LLMs esto sugiere dise os orientados a memoria: arquitecturas con jerarqu as de memoria asociativa, almacenamiento por capas que capture conjuntos gruesos, m todos de recuperaci n eficiente y hardware que combine proceso y persistencia. Tecnolog as como retrieval augmented generation, codificaci n dispersa, memorias diferenciables y dise os neurom rficos son caminos que reducen consumo energ tico y aumentan creatividad y generalizaci n.
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