Por que cachear el razonamiento como codigo?

El argumento para cristalizar la inferencia en procedimientos

Una IA que piensa desde cero cada vez

Imagina que le estas ensenando a un colega junior como crear una tabla dinamica en una hoja de calculo.

El primer dia, pregunta. Pasas treinta minutos explicando. El segundo dia, el mismo colega hace la misma pregunta. Pasas otros treinta minutos. Tercer dia, cuarto dia – lo mismo.

Asi es exactamente como operan los LLM actuales.

Pidele a GPT que “parsee un CSV en Python”, y el modelo moviliza miles de millones de parametros para razonar desde cero. Haz la misma pregunta manana, o pasado manana, y paga el mismo costo cada vez. El razonamiento de ayer se evapora. No se registra, no se reutiliza, no se acumula.

Esto es un servidor web funcionando sin cache. Un estudiante resolviendo el mismo problema de examen repetidamente sin tomar apuntes. Y la inteligencia que no acumula experiencia nunca puede crecer.

El LLM es un compilador, no un motor de ejecucion

SEGLAM ofrece una respuesta fundamentalmente diferente a este problema.

El LLM no es un motor de ejecucion que ejecuta cada solicitud – es un compilador que cristaliza el razonamiento en codigo.

Asi funciona:

1. Cuando llega una solicitud, consultar primero la cache de razonamiento.
2. Acierto de cache: Un proceso de razonamiento identico o similar ya se cristalizo en codigo. No se invoca el LLM. El codigo correspondiente se ejecuta inmediatamente. Rapido, economico y deterministico.
3. Fallo de cache: Este es un tipo de razonamiento no visto anteriormente. Ahora se invoca el LLM. Pero el LLM no genera “una respuesta” – genera “codigo que produce la respuesta.” Este codigo se anade a la cache.

Cuando llegue una solicitud similar la proxima vez? Acierto de cache. El LLM puede seguir dormido.

La analogia con la compilacion JIT

Esta arquitectura es un redescubrimiento de un patron ya probado en informatica.

Consideremos el compilador JIT (Just-In-Time). Los motores de Java y JavaScript inicialmente ejecutan codigo linea por linea a traves de un interprete. Lento, pero funcional. Cuando el mismo camino de codigo se ejecuta repetidamente – “este es un camino caliente” – el motor compila ese camino en codigo maquina nativo. A partir de entonces, se ejecuta directamente sin pasar por el interprete.

En SEGLAM:

• Interprete = LLM. Lento, costoso y probabilistico, pero capaz de manejar cualquier solicitud.
• Codigo nativo = codigo de razonamiento en cache. Rapido, economico y deterministico.
• Compilacion JIT = el proceso del LLM generando codigo en un fallo de cache. Costoso, pero solo necesita ocurrir una vez.

Asi como un compilador JIT optimiza “caminos calientes”, SEGLAM cristaliza “razonamiento caliente” en codigo.

Por que cachear “codigo” en lugar de “respuestas”?

Este es el punto crucial. Una cache de respuestas simple y la cache de razonamiento de SEGLAM son fundamentalmente diferentes.

Una cache de respuestas almacena “P: Cual es la capital de Corea? -> R: Seul.” Solo acierta cuando la pregunta coincide exactamente. Pregunta “Cual es la capital de la Republica de Corea?” y falla. Esto es un diccionario, no inteligencia.

La cache de razonamiento de SEGLAM almacena codigo que dice “para este tipo de pregunta, construye una respuesta a traves de este procedimiento.” Cristaliza no el valor especifico, sino el camino de razonamiento mismo. Por lo tanto, incluso cuando la entrada cambia, el mismo tipo de pregunta sigue acertando. Esto es comprension. Esto es crecimiento.

Una analogia: una cache de respuestas memoriza la tabla de multiplicar; una cache de razonamiento aprende a multiplicar.

Que sucede con el tiempo

La caracteristica mas poderosa de este diseno es que el tiempo esta de su lado.

• Dia 1: La cache esta vacia. Casi cada solicitud es un fallo de cache. El LLM trabaja duro. Lento y costoso.
• Dia 30: Una porcion significativa de patrones de razonamiento rutinarios estan en cache. Las invocaciones del LLM disminuyen.
• Dia 365: La mayoria de las solicitudes son aciertos de cache. El LLM se invoca solo para tipos de problemas genuinamente novedosos. El sistema es rapido, economico y predecible.
• Mas alla: La cache misma se convierte en “inteligencia cristalizada” para su dominio. Activos intelectuales portables, verificables y acumulables.

La dependencia del LLM disminuye con el tiempo. La eficiencia del sistema aumenta con el tiempo. Esta curva nunca se revierte.

El principio de preservacion del razonamiento

El principio mas fundamental de este enfoque es:

“El proceso de razonamiento de una IA no debe descartarse – debe registrarse.”

La cache de razonamiento es la implementacion mas directa de esta filosofia.

El razonamiento que un LLM realiza una vez se cristaliza en una representacion estructurada y se almacena. No se descarta. Se reutiliza. Se verifica. Se mejora. Se acumula.

Y porque este codigo en cache se describe en un lenguaje claro y estructurado:

• Puedes rastrear por que se creo un procedimiento dado,
• Puedes corregir un procedimiento cuando resulta ser incorrecto,
• Puedes reemplazarlo cuando se descubre un procedimiento mejor.

No razonamiento que se evapora dentro de una caja negra con cada llamada, sino inteligencia que se acumula en una caja blanca. Esa es la vision de IA que vale la pena perseguir.

Resumen

Llamar al LLM para cada solicitud es como tomar un avion a la casa de al lado. Una vez que pavimentas un camino, puedes caminar desde entonces.

SEGLAM es el sistema que pavimenta caminos.