LLMs y memoria es definitivamente todo lo que necesitas Google muestra que los LLMs con memoria pueden simular cualquier máquina de Turing
LLMs con memoria simulan cualquier máquina de Turing según Google.
Un avance importante en la investigación de LLM.
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Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) continúan empujando los límites de los modelos de computación, un avance a la vez. ¿Hasta dónde podría llegar esto? Bueno, un reciente artículo de investigación publicado por investigadores de IA de Google Brain y la Universidad de Alberta muestra que puede llegar MUY LEJOS. ¿Podríamos posiblemente simular cualquier algoritmo utilizando modelos de lenguaje grandes (LLMs) y memoria? ¿Puede la combinación de LLM y memoria ser Turing completa?
En el ámbito de la informática, el concepto de Máquinas de Turing encarna la idea de una computadora universal, una máquina notable capaz de emular la ejecución de cualquier otro dispositivo informático. Recientemente han surgido investigaciones que exploran la relación intrincada entre los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) y las Máquinas de Turing. Estas investigaciones se preguntan si la mayoría de los LLMs tienen limitaciones inherentes para expresar cálculos dentro de una sola entrada. Para abordar esto, nuevos esfuerzos de investigación se han sumergido en equipar LLMs con un ciclo de retroalimentación externo, donde las salidas del modelo se procesan y posteriormente se alimentan como entradas. Esta aproximación plantea una pregunta fundamental: ¿El aumento de un LLM con un ciclo de retroalimentación externo solo ofrece utilidad, o expande fundamentalmente la amplitud de los cálculos que se pueden realizar?
En su artículo, Google Brain y la Universidad de Alberta profundizan en esta pregunta. Dentro de este trabajo, demuestran astutamente la universalidad computacional que se puede lograr al aumentar un LLM con memoria de lectura-escritura asociativa. El estudio se centra en la utilización de…
