Rafhael Oliveira · IA

Memória consultada: um banco de estados abstratos lido por atenção

O que a memória somada não faz, a peça que LeCun descreve, e o índice vetorial que a torna viável em disco.

1 min de leitura· apostila: 9 min· Experimento em andamento · capítulo atualizado em 12 de set. de 2026

Caiu aqui pelo LinkedIn? Este é o capítulo 14 do experimento Antevisão · Latent Rehearsal. Dá para ler solto; se quiser o começo, é o capítulo 00.

A memória somada persiste, mas dilui: o passado inteiro vale menos que cada metade sozinha. A apostila 11 mediu isso: memória longa erra 0,181, memória só recente erra 0,173. Somar o passado num vetor é perder o que se soma. LeCun pede outra coisa: uma memória consultada, que sobrevive à janela e à sessão. Aqui ela vira um banco de estados abstratos lido por atenção, com um índice vetorial quantizado a 4 bits: 128 bytes por estado em vez de 1 024, um milhão de blocos em 128 MB. A rodada que mede se a atenção escolhe no passado inteiro em vez de diluí-lo está na fila.

Os três pontos

  1. O que a soma não faz: o passado inteiro vale menos que cada metade. A atenção sobre um banco escolhe em vez de diluir.
  2. Por que um índice vetorial: um milhão de blocos cabem em 128 MB a 4 bits, com busca SIMD e persistência incremental. A atenção usa só os k recuperados, em fp32.
  3. Como ler a rodada: o banco passa se 'longa' ganha de 'recente' e 'vazio' fica neutro. Se o ganho for zero, o próximo passo é passado mais longo, não outra peça.

Da apostila, o começo

A apostila 11 mediu que um vetor de memória persiste, mas dilui: o passado inteiro vale menos que cada metade. LeCun pede outra coisa — uma memória consultada, que sobrevive à janela e à sessão. Aqui ela vira um banco de estados abstratos lido por atenção, com um índice vetorial quantizado (turbovec) guardando o banco em disco.

A memória da apostila 11 é um vetor m por sequência, atualizado a cada bloco que sai da janela: m ← m + f([m ; sbloco]). Ela persiste — a predição com a memória do texto certo ganha +0,019 sobre a memória de outro texto, mesmo uma janela inteira depois. Mas a mesma tabela mostrou o limite: "longa" (A+B) erra 0,181, pior que "recente" (só B, 0,173) e que "só antiga" (só A, 0,174). Um vetor de capacidade fixa não acumula: cada bloco novo sobrescreve parte do anterior. Quanto mais passado, menos de cada pedaço.

LeCun descreve outra peça. A palestra: "você pode ter de combinar a percepção com o conteúdo de uma memória para ter o estado completo do mundo". A entrevista: sistemas com "memória persistente, do tipo que nós temos". E o slide da arquitetura tem a memória como um módulo consultado pelo modelo de mundo, não como um somatório. A apostila 11 deixou isso escrito como pergunta em aberto: "a memória consultada, não só somada, exige atenção sobre um banco de estados abstratos, e é outra peça". Esta é a peça.

Continuar lendo a apostila 14 →Read in EnglishOs PDFs por e-mail →
O que a apostila cobre · 5 seções · 9 min
  1. O que a memória somada não faz
  2. A peça: banco + atenção
  3. Por que um índice vetorial, e por que o turbovec
  4. A rodada
  5. Na bancada
Todos os capítulos do experimento · Antevisão · Latent Rehearsal
  1. 00 · Antevisão: um ELLM, um modelo de linguagem que ensaia no latente antes de falar
  2. 01 · O tokenizador próprio: por que 16 mil tokens servem melhor a este corpus que 50 mil, e o que a tabela inteira mostra
  3. 02 · Duas arquiteturas, um arquivo: o duelo justo entre 2019 e o que veio depois
  4. 03 · A geometria do embedding: o treino começa com um espaço perfeito e o estraga
  5. 04 · A linhagem do colapso: cinco respostas da visão computacional, cada uma medida em texto
  6. 05 · O leme e o modelo de mundo: três versões da mesma pergunta, medidas contra a anterior
  7. 06 · Método e erros: as regras de uma comparação legítima e o catálogo dos nossos enganos
  8. 07 · Escala e orçamento: quanto custa chegar ao GPT-3, e por que a VRAM quase nunca é o limite
  9. 08 · A bancada: servir, radiografar e treinar pelo navegador
  10. 09 · A arquitetura hierárquica: o projeto inteiro alinhado aos quatro padrões do modelo de mundo
  11. 10 · O que a JEPA é, segundo LeCun: duas falas lidas conceito por conceito, e onde cada um se aplica
  12. 11 · Memória e horizonte: duas afirmações de LeCun que viraram experimento, e as duas valem para texto
  13. 12 · Custos aprendidos e modos de inferência: as três buscas e as duas fontes de energia, medidas
  14. 13 · As correções pelas falas de LeCun: falha, trecho, flag, medida
  15. 14 · Memória consultada: um banco de estados abstratos lido por atenção
  16. 15 · O que custa e o que entrega: nós, o GPT-1 e o GPT-2 na única régua que vale entre tokenizadores
  17. 16 · O mínimo estava fora da lista: o dia em que medi a minha própria busca por energia
  18. 17 · ELLM: o nome certo para um modelo de linguagem que prevê no latente e decide por energia
  19. 18 · Procurar melhor não conserta a energia: três buscas, o mesmo texto
  20. 19 · A inversão que não se repetiu: o custo do modelo de mundo aparece quando a régua para de oscilar
  21. 20 · O que mudou em 17/09: dois capítulos novos e duas correções

Antes disto: o curso do GPT-2

Rafhael Oliveira
Rafhael Oliveira

Escreve o curso do GPT-2 e conduz o experimento Antevisão, medindo cada rodada antes de publicar o número. Os posts no LinkedIn começam aqui e terminam nas apostilas.

Seguir no LinkedIn →