Jueves 5 de noviembre de 2026 ·
SRRM propone un benchmark que mide la memoria de contextos largos en modelos pequeños de lenguaje
SRRM evalúa a la vez la recuperación de datos concretos y la reconstrucción de la información global en contextos de 10 a 100 hechos. Lo probaron con tres modelos Qwen2.5 de 0,5B, 1,5B y 3B parámetros y con un conjunto de datos sintético. La reconstrucción se degradó mucho más rápido que la recuperación: Qwen2.5-1.5B obtuvo 86,7% de recuperación y 45,7% de reconstrucción.
Qué significa
Acertar en preguntas puntuales no basta para saber si un modelo pequeño conserva bien la información de textos largos. Quienes eligen modelos para equipos de consumo deberían tener en cuenta la reconstrucción, no solo la recuperación.
Fuentes originales
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- arXiv cs.CLLeer la noticia completa en arXiv cs.CL
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