13 de enero de 2026, martes, por la mañana.
Hoy también me desperté temprano, alrededor de las 7. Al despertarme, descubrí que DeepSeek había publicado un nuevo artículo de investigación. Presenta una nueva técnica llamada Engram.
DeepSeek - Repositorio de Engram, que incluye una demostración y el PDF del artículo.
El título del artículo es Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models.
La idea central del artículo es la introducción de un nuevo mecanismo de memoria que permite al modelo consultar y utilizar dinámicamente fragmentos de memoria almacenados externamente durante la generación de texto, mejorando así la comprensión contextual y la capacidad de generación del modelo.
Este mecanismo se implementa mediante una tabla de búsqueda escalable, que permite al modelo acceder a contenidos de memoria relevantes cuando es necesario, en lugar de depender únicamente de los parámetros internos del modelo. Este enfoque no solo mejora el rendimiento del modelo, sino que también reduce significativamente el consumo de recursos computacionales, permitiendo que los modelos de lenguaje a gran escala funcionen de manera eficiente incluso en entornos con recursos limitados.
La introducción de este mecanismo de memoria abre nuevas direcciones para el desarrollo de los grandes modelos de lenguaje, especialmente al procesar textos largos y tareas complejas, ya que permite un mejor aprovechamiento del conocimiento externo y la información contextual.
Además, el artículo compara el problema de optimización de la proporción de componentes entre Engram y MoE, descubriendo que la proporción Engram / MoE afecta al rendimiento siguiendo una curva en forma de U. Esto indica que, al diseñar modelos grandes, equilibrar la proporción de diferentes componentes es un problema que requiere una consideración cuidadosa.
Filosóficamente hablando, desde "Attention is All You Need", pasando por "Mixture of Experts", hasta el actual Engram, se ha estado explorando cómo utilizar de manera más eficiente los parámetros y recursos computacionales del modelo para mejorar su capacidad expresiva y de generalización. Desde las células madre hasta las células diferenciadas, y luego hasta los sistemas de órganos, cada paso es una exploración de cómo funcionan eficientemente los sistemas complejos. En el futuro, quizás veamos más innovaciones similares que impulsen a los grandes modelos de lenguaje hacia un desarrollo más inteligente y eficiente.
En resumen, este artículo proporciona nuevas ideas para el mecanismo de memoria de los grandes modelos de lenguaje, mereciendo una mayor investigación y exploración.
Vale la pena prestar atención a qué sorpresas traerá el próximo lanzamiento de DeepSeek v4.
¡Estoy expectante...!
