Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) enfrentan un desafío crítico relacionado con su capacidad de memoria. Aunque estos modelos pueden procesar miles de tokens simultáneamente, su habilidad para recordar detalles específicos de conversaciones anteriores es limitada. Este problema se intensifica cuando se les pide razonar sobre eventos pasados o relaciones causales, ya que tienden a ofrecer información que,