Memoria paramétrica

La memoria paramétrica se refiere al conocimiento interno que un modelo de lenguaje (LLM) ha codificado en sus parámetros (pesos) durante su proceso de entrenamiento inicial. Esta memoria es estática y limitada por la fecha de corte del entrenamiento, lo que significa que el modelo no puede conocer eventos posteriores a dicho periodo sin ayuda externa. En el ámbito de la búsqueda con IA, la memoria paramétrica es insuficiente para consultas sobre actualidad o datos corporativos privados. Por ello, se complementa con una memoria no paramétrica mediante el RAG, permitiendo al sistema acceder a información externa actualizada. La distinción entre ambas es crucial para entender cómo los motores generativos equilibran el razonamiento lógico con la precisión factual basada en datos recuperados. Conceptos relacionados: RAG, LLM, Recuperador neuronal.