Mejorar el rendimiento del modelo Kistmat_AI en la etapa elemental1

Descripción

El modelo Kistmat_AI no está funcionando como se esperaba en la etapa elemental1. Los resultados muestran un bajo rendimiento en términos de preparación, consistencia, uso de memoria y generalización. Es necesario investigar y resolver estos problemas para mejorar el rendimiento del modelo.

Problemas identificados

Readiness Score negativo (-0.0175)
Consistency Score de 0
Memory Score de 0
Bajo Generalization Score (0.2523)

Tareas propuestas

1. Verificar la implementación de la función de pérdida y el proceso de entrenamiento

[ ] Revisar la función de pérdida en src/models/kistmat_ai.py
[ ] Verificar que la compilación del modelo en src/utils/utils.py:train_model() sea correcta
[ ] Asegurar que los datos de entrenamiento y validación se estén utilizando correctamente

2. Revisar la generación y procesamiento de datos de entrenamiento

[ ] Examinar la función generate_dataset() en src/utils/utils.py
[ ] Verificar que los problemas generados para la etapa 'elementary1' sean apropiados
[ ] Asegurar que la tokenización de problemas funcione correctamente

3. Ajustar hiperparámetros del modelo

[ ] Experimentar con diferentes tasas de aprendizaje en src/utils/utils.py:train_model()
[ ] Ajustar el tamaño de lote en src/utils/utils.py:train_model()
[ ] Considerar modificar la arquitectura del modelo en src/models/kistmat_ai.py si es necesario

4. Investigar el uso inefectivo de la memoria externa

[ ] Agregar logging para monitorear el contenido de la memoria durante el entrenamiento
[ ] Verificar que la memoria se esté actualizando correctamente en src/models/kistmat_ai.py:call()
[ ] Considerar ajustar los parámetros de la memoria externa en src/models/external_memory.py

5. Implementar técnicas de regularización adicionales

[ ] Agregar regularización L2 a más capas en src/models/kistmat_ai.py
[ ] Considerar implementar dropout en más capas
[ ] Explorar técnicas de data augmentation para problemas matemáticos

6. Mejorar las métricas de evaluación

[ ] Revisar la implementación de test_symbolic_consistency() en src/utils/utils.py
[ ] Verificar que test_long_term_memory() esté evaluando correctamente la retención de conocimientos
[ ] Asegurar que test_concept_generalization() esté midiendo efectivamente la capacidad de generalización

Pasos adicionales

Documentar todos los cambios realizados
Realizar pruebas exhaustivas después de cada modificación
Considerar implementar visualizaciones para mejor seguimiento del entrenamiento

Resultado esperado

Después de implementar estas mejoras, esperamos ver:

Un Readiness Score positivo y significativamente mayor
Un Consistency Score cercano a 1
Un Memory Score positivo y significativo
Un Generalization Score mejorado

Estos cambios deberían resultar en un modelo que aprende efectivamente en la etapa elemental1 y está preparado para avanzar a etapas más complejas.

Kitsunp / Simplifited_kistmath_ai

Mejorar el rendimiento del modelo Kistmat_AI en la etapa elemental1 #4