Este artículo describe la configuración experimental utilizada para evaluar RECKONING, un novedoso algoritmo de aprendizaje bi nivel diseñado para el razonamiento lógico de múltiples saltos. El objetivo de la evaluación fue medir la capacidad de RECKONING para integrar información dinámica del conocimiento y realizar inferencias encadenadas en tres conjuntos de datos diversos de razonamiento multi hop.

Conjuntos de datos y preparación. Se seleccionaron tres corpus representativos que incluyen diferencias en longitud de cadena de razonamiento, complejidad semántica y ruido en la información. Antes del entrenamiento se aplicó tokenización consistente, normalización de entidades y expansión de grafos contextuales cuando procedía. Las etapas de preprocesado incluyeron generación de subgrafos relevantes, anotaciones de soporte para cada salto lógico y partición estratificada en entrenamiento, validación y prueba para asegurar evaluación robusta.

Arquitectura y aprendizaje bi nivel. RECKONING opera con una capa de nivel inferior encargada de la representación local y una capa de nivel superior responsable del control de razonamiento y la revisión global de hipótesis. En el nivel inferior se usan encoders basados en transformadores ligeros para construir representaciones de nodos y antecedentes, mientras que el nivel superior emplea un módulo de control que prioriza rutas de inferencia multi paso. Se describen los mecanismos de retroalimentación entre niveles, la función de pérdida compuesta y las estrategias de regularización empleadas para evitar sobreajuste.

Protocolos de entrenamiento y hiperparámetros. Para garantizar comparabilidad se detallan las tasas de aprendizaje, esquemas de warmup, técnicas de decay y tamaños de batch. Se llevaron a cabo búsquedas de hiperparámetros mediante muestreo bayesiano y validación cruzada en el conjunto de validación. Además se explicitan las versiones de librerías y seeds para reproducibilidad.

Métricas y líneas base. La evaluación se basó en métricas de exactitud por salto, recall de cadenas completas, F1 macro y medidas de eficiencia computacional. RECKONING se comparó con modelos monolíticos y con aproximaciones de memoria explícita para medir la ventaja del diseño bi nivel. También se incluyeron estudios de ablation que suprimieron componentes clave para cuantificar su aporte al rendimiento global.

Recursos de cómputo y reproducibilidad. Las pruebas se ejecutaron en infraestructuras con GPU modernas y contenedores reproducibles. Se documentaron semillas, scripts de entrenamiento y formatos de checkpoint para facilitar la replicación. Se proporcionaron recomendaciones para escalar los experimentos en entornos cloud y para integrar el algoritmo en pipelines de producción.

Resultados y análisis. Los resultados mostraron que RECKONING mejora la coherencia de las cadenas de razonamiento y alcanza mejores tasas de recuperación de hechos relevantes en escenarios multi hop. El análisis cualitativo identificó casos en los que el control del nivel superior corrigió errores locales, y situaciones en las que la limitación de contexto afectó la trayectoria del razonamiento.

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Conclusión. La evaluación experimental de RECKONING demuestra el valor del aprendizaje bi nivel para el razonamiento lógico multi hop y ofrece una hoja de ruta para su integración en soluciones empresariales. En Q2BSTUDIO combinamos experiencia en inteligencia artificial, desarrollo de software a medida, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, y business intelligence para acompañar a las organizaciones en todo el ciclo de vida del proyecto. Para explorar nuestras capacidades en inteligencia artificial y desarrollar pilotos a medida visite nuestras propuestas de .

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