【LLM論文を読む】人間的なエピソード記憶を持つコンテキスト無限のLLM - ローカルLLM自由帳

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misshiki “この論文は「外部の記憶データから必要情報を適時検索してモデルに渡す方法」の系統に属する研究で、人間のエピソード記憶のあり方を参照し、外部データを効果的に整理・検索することを目指した研究のようです。”

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2024/09/02 リンク

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【LLM論文を読む】人間的なエピソード記憶を持つコンテキスト無限のLLM - ローカルLLM自由帳

言語モデルの「記憶」を管理する方法としては、１）追加学習や知識編集によってLLM自体の知識更新を試み... 言語モデルの「記憶」を管理する方法としては、１）追加学習や知識編集によってLLM自体の知識更新を試みる方法と、２）外部の記憶データから必要情報を適時検索してモデルに渡す方法、の2つの方向性があります。この論文は後者の系統に属する研究で、人間のエピソード記憶のあり方を参照し、外部データを効果的に整理・検索することを目指した研究のようです。タイトルは"Human-like Episodic Memory for Infinite Context LLMs"で、Huaweiの研究所とUCLの研究者らによって2024年7月に投稿されています。 arxiv.org 要旨大規模言語モデル（LLM）は目覚ましい能力を示しているが、広範なコンテキストの処理にはまだ苦戦しており、長いシーケンスにわたって一貫性と正確さを維持する能力には限界がある。これとは対照的に、人間の脳は、生涯にわたる膨大な時間スケ

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