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यह शोधपत्र इस बात पर जोर देता है कि विस्तारित संदर्भों को संभालने वाले भाषा मॉडल के लिए दीर्घकालिक स्मृति प्रबंधन महत्वपूर्ण है, और प्रासंगिकता के आधार पर मेमोरी आइटम को गतिशील रूप से रैंक करने के लिए एक नया ढांचा प्रस्तुत करता है। पिछले कार्यों के विपरीत, हम सूचना पुनर्प्राप्ति के क्षेत्र में सीखने-रैंकिंग तकनीकों से प्रेरित होकर कुंजी-मूल्य एम्बेडिंग के लिए एक नया प्रासंगिकता स्कोर और बिंदु-वार पुनः-रैंकिंग मॉडल पेश करते हैं। उन्नत रैंक्ड मेमोरी ऑगमेंटेड रिट्रीवल (ERMAR) मानक बेंचमार्क पर अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त करता है।
____T30831_____, ____T30832_____
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Takeaways:
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हम एक नवीन विधि प्रस्तुत करते हैं जो सूचना पुनर्प्राप्ति के क्षेत्र से सीखने-रैंकिंग तकनीकों को भाषा मॉडल के दीर्घकालिक स्मृति प्रबंधन में प्रभावी रूप से लागू करती है।
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प्रासंगिकता-आधारित गतिशील स्मृति रैंकिंग के माध्यम से मौजूदा तरीकों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करना।
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यह मानक बेंचमार्क में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्रदान करता है और दीर्घकालिक स्मृति प्रबंधन की समस्या का प्रभावी समाधान प्रदान करता है।
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Limitations:
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प्रस्तावित मॉडल के सामान्यीकरण प्रदर्शन को निर्धारित करने के लिए अतिरिक्त प्रयोगों और विश्लेषण की आवश्यकता है।
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विभिन्न प्रकार के डेटासेटों पर आगे के प्रदर्शन मूल्यांकन की आवश्यकता है।
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बिंदु-दर-बिंदु पुनः-रैंकिंग मॉडल की जटिलता और गणना लागत का विश्लेषण आवश्यक है।
