¿Qué es Working Memory?
La memoria de trabajo (working memory) es la información temporal que el modelo retiene para la tarea en curso.
Definición y origen de la palabra
Cuando la tarea termina o el contexto cambia, el contenido se borra. El contenedor de la ventana de contexto es la información activa dentro de la memoria de trabajo. El historial del chat y los resultados intermedios se almacenan aquí.
¿Cómo saberlo y utilizarlo en la vida diaria?
Conversación: Recordar mensajes anteriores.
Razonamiento: Mantener pasos intermedios.
Vehículo: Retener los resultados de las llamadas.
Profundidad técnica y arquitectura
Cálculo de presupuesto:
bağlam: 128K token
geçmiş: 100K → kalan 28KCuando se desborda, el modelo se despide de lo antiguo: se aplica poda, resumen o desplazamiento. Diferencia con RAG: RAG trae información del exterior, la memoria de trabajo mantiene la información actual. Ambos trabajan juntos.
Cosas frecuentemente mezcladas
Se confunde con la memoria a largo plazo. Aquella es el perfil permanente, esta es la mesa de trabajo temporal. Cuando la sesión se cierra, esto se vacía.
Uso en diferentes disciplinas
Nota al margen: Borrador desechado al terminar el problema.
Pararse: Herramienta recogida al finalizar el trabajo.
RAM: Espacio que se borra al cortar la energía.
Preguntas y respuestas
¿Qué pasa si se llena?
La información antigua se olvida, el contexto se desplaza. Se gestiona mediante resumen y poda.
¿Cómo se amplía?
Se elige un modelo con ventana grande o se añade información externa mediante RAG.
¿Cuál es la diferencia con RAG?
RAG trae información del exterior, la memoria retiene el momento actual. Ambos son complementarios.
¿Olvida?
Sí. Es un espacio temporal, no se espera persistencia. La información permanente se escribe fuera.
Términos relacionados
Esta explicación se redactó en lenguaje sencillo para TreScout con IA y se tradujo automáticamente del original en turco · prevalece la versión turca. Si algo le parece erróneo o incompleto, escriba a hello@trescout.com. Leer en turco →