Implementar y probar mejoras en el modelo Kistmat_AI

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Descripción

Hemos identificado varias áreas de mejora para el modelo Kistmat_AI, especialmente en la etapa elemental1. Este issue tiene como objetivo implementar y probar estas mejoras para aumentar el rendimiento del modelo.

Tareas

1. Actualizar la función de entrenamiento

• [ ] Modificar train_model() en src/utils/utils.py:
  • Ajustar la tasa de aprendizaje y el tamaño del lote
  • Agregar nuevas métricas (MAE, MAPE)
  • Implementar ReduceLROnPlateau

2. Mejorar la generación de datos

• [ ] Actualizar generate_dataset() en src/utils/utils.py para la etapa 'elementary1':
  • Ajustar el rango de números generados
  • Implementar data augmentation con augment_problem()

3. Optimizar la arquitectura del modelo

• [ ] Modificar la clase Kistmat_AI en src/models/kistmat_ai.py:
  • Aumentar el tamaño de embedding
  • Ajustar las capas LSTM
  • Modificar la tasa de dropout
  • Aumentar el tamaño de la memoria externa

4. Mejorar el sistema de memoria externa

• [ ] Actualizar la clase ExternalMemory en src/models/external_memory.py:
  • Agregar logging para monitorear el uso de la memoria
  • Ajustar los parámetros de la memoria si es necesario

5. Actualizar las funciones de evaluación

• [ ] Modificar las funciones de evaluación en src/utils/utils.py:
  • Actualizar test_symbolic_consistency()
  • Mejorar test_long_term_memory()
  • Refinar test_concept_generalization()

6. Integrar y probar los cambios

• [ ] Crear un script de prueba que entrene el modelo con los nuevos cambios
• [ ] Ejecutar el entrenamiento y evaluación en la etapa elemental1
• [ ] Comparar los resultados con los anteriores:
  • Readiness Score
  • Consistency Score
  • Memory Score
  • Generalization Score

7. Documentación

• [ ] Actualizar la documentación del código con los cambios realizados
• [ ] Crear un informe detallando las modificaciones y sus efectos en el rendimiento del modelo

Criterios de aceptación

• Todos los cambios propuestos están implementados y probados
• El modelo muestra una mejora significativa en al menos 3 de las 4 métricas evaluadas
• La documentación está actualizada y refleja todos los cambios realizados
• Se ha creado un informe detallando las modificaciones y sus efectos

Notas adicionales

• Si durante las pruebas se identifican nuevas áreas de mejora, documentarlas para futuros issues
• Considerar la posibilidad de implementar pruebas unitarias para las nuevas funcionalidades