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Modélisation de contexte long avec récupération augmentée de mémoire classée
Created by
Haebom
Auteur
Ghadir Alselwi, Hao Xue, Shoaib Jameel, Basem Suleiman, Hakim Hacid, Flora D. Salim, Imran Razzak
Contour
Cet article souligne l'importance cruciale de la gestion de la mémoire à long terme pour les modèles de langage prenant en charge des contextes étendus. Il présente également un nouveau cadre pour classer dynamiquement les éléments de mémoire en fonction de leur pertinence. Contrairement aux travaux précédents, nous introduisons un nouveau modèle de score de pertinence et de reclassement par points pour les intégrations clé-valeur, inspiré des techniques d'apprentissage-classement utilisées en recherche d'information. ERMAR (Enhanced Ranked Memory Augmented Retrieval) obtient des résultats de pointe sur des benchmarks standards.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Nous présentons une nouvelle méthode qui applique efficacement les techniques de classement d’apprentissage du domaine de la recherche d’informations à la gestion de la mémoire à long terme des modèles linguistiques.
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Obtenir des performances améliorées par rapport aux approches existantes grâce au classement dynamique de la mémoire basé sur la pertinence.
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Il offre des performances de pointe dans les benchmarks standard et fournit une solution efficace au problème de la gestion de la mémoire à long terme.
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Limitations:
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Des expériences et des analyses supplémentaires sont nécessaires pour déterminer les performances de généralisation du modèle proposé.
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Une évaluation plus poussée des performances sur différents types d’ensembles de données est nécessaire.
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Une analyse de la complexité et du coût de calcul du modèle de reclassement point par point est nécessaire.
