Aunque estos modelos pueden hacer «aprendizaje en contexto», es decir, adaptarse momentáneamente a la información que se les da en un prompt, no retienen ese conocimiento. Todo lo aprendido se pierde al finalizar la conversación o superar el límite de su ventana de contexto. No existe una consolidación de la memoria, como ocurre en el cerebro humano durante el sueño, cuando las experiencias del día se convierten en recuerdos duraderos.
Nested Learning: una estructura de aprendizaje a múltiples niveles
El nuevo enfoque que propone Google, llamado Nested Learning (NL), parte de una idea radical pero intuitiva: tratar el entrenamiento de modelos no como un proceso lineal, sino como una serie de problemas de optimización anidados, cada uno con su propia velocidad y nivel de abstracción. Esta estructura se asemeja al modo en que los humanos procesamos información a corto, medio y largo plazo.
En lugar de separar el modelo de su algoritmo de aprendizaje, NL los considera como un sistema integrado donde cada componente puede aprender y adaptarse a ritmos distintos. Por ejemplo, mientras una parte del sistema se encarga de recordar eventos recientes, otra podría estar consolidando patrones más abstractos con base en experiencias acumuladas.
Esta idea convierte la arquitectura de aprendizaje en una especie de memoria asociativa dinámica, capaz de registrar qué tan inesperada fue una entrada y actualizar el modelo en consecuencia. Incluso los mecanismos de atención, característicos de los transformers, son reinterpretados como unidades que construyen asociaciones entre palabras o conceptos.
Hope: la IA que se modifica a sí misma
Para validar este nuevo paradigma, Google ha creado un modelo experimental llamado Hope, una arquitectura basada en NL que introduce un sistema llamado Continuum Memory System (CMS). Esta estructura se comporta como una serie de bancos de memoria que se actualizan a distintas velocidades, permitiendo al modelo gestionar información tanto inmediata como abstracta.
Hope está diseñado para ser un modelo auto-modificable, es decir, puede ajustar sus propios parámetros en función de la información que recibe, creando un bucle de aprendizaje continuo. Es como si un estudiante pudiera reorganizar sus apuntes y adaptar su forma de estudiar en tiempo real, dependiendo de lo que necesita recordar en ese momento.
Esta arquitectura se basa en una versión previa llamada Titans, presentada por Google a principios de año, pero va más allá al permitir un aprendizaje sin límites. Mientras Titans diferenciaba entre memoria a corto y largo plazo, Hope introduce niveles ilimitados de aprendizaje, adaptados a diferentes escalas temporales.
Resultados prometedores en tareas complejas
Hope ha sido evaluado en tareas de modelado de lenguaje, razonamiento común y lectura de contexto extenso. En todos los casos, ha mostrado mejores resultados que los modelos actuales, incluyendo transformers tradicionales y modelos recurrentes más recientes.
Una de las pruebas más desafiantes fue la tarea «Needle-in-a-Haystack«, donde el modelo debe encontrar y utilizar una pieza específica de información escondida en un texto muy largo. Hope no solo logró identificar la información correcta, sino que la usó de manera más eficiente que sus competidores, lo que sugiere que su CMS permite una gestión más efectiva de secuencias extensas.
Además, alcanzó una menor «perplejidad», un indicador que mide cuán bien predice un modelo la siguiente palabra en una frase. Una perplejidad baja significa que el modelo entiende mejor el contexto y mantiene una mayor coherencia en su generación de texto.
Desafíos para su adopción generalizada
Pese a sus avances, Nested Learning aún enfrenta retos importantes. La mayoría del hardware y software actual está optimizado para arquitecturas clásicas de deep learning, especialmente transformers. Integrar este nuevo paradigma requerirá cambios profundos en las herramientas y frameworks utilizados en el desarrollo de modelos.
Además, la gestión de múltiples niveles de memoria implica una complejidad computacional significativa. Se necesitarán mejoras en eficiencia y escalabilidad para que modelos como Hope puedan ser desplegados en entornos reales sin requerir recursos excesivos.
Aun así, el potencial de NL es evidente, especialmente para aplicaciones empresariales que exigen adaptabilidad constante. Desde asistentes virtuales que deben aprender de cada interacción, hasta sistemas de análisis que necesitan ajustarse a nuevos patrones de datos, la posibilidad de un aprendizaje continuo abre un abanico de posibilidades hasta ahora inalcanzables.
Un paso hacia IA más flexible y humana
Nested Learning no solo propone una solución técnica, sino que representa un cambio de filosofía en la forma en que entendemos el aprendizaje automático. Al imitar los principios de la memoria humana, este enfoque acerca la inteligencia artificial a una forma de razonamiento más fluida y contextual.
Otros intentos similares incluyen el modelo HRM de Sapient Intelligence, que usa estructuras jerárquicas para facilitar el razonamiento, o TRM de Samsung, que optimiza esa idea para hacerla más eficiente. Todos apuntan hacia un mismo objetivo: construir sistemas capaces de aprender como lo hacemos las personas, de forma acumulativa y reflexiva.
Nested Learning podría ser la clave para desbloquear esa capacidad en los modelos del futuro.
☞ El artículo completo original de Natalia Polo lo puedes ver aquí
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