大语言模型应用指南：长期记忆

大语言模型应用指南：长期记忆

关键词：

• 长期记忆
• 大语言模型
• 序列生成
• 记忆增强
• 应用案例

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着深度学习技术的飞速发展，大语言模型（Large Language Models, LLMs）凭借其强大的序列生成能力，已经成为自然语言处理领域的热门话题。然而，尽管这些模型在诸如文本生成、问答和代码生成等任务上表现出色，但在涉及需要长时间跨度或跨时间序列相关性的任务时，它们的性能往往受限于短期记忆的局限。例如，在对话场景中，LLMs通常难以维持对话上下文，或者在故事叙述中保持连贯性，因为它们缺乏对长时间序列事件的记忆能力。

1.2 研究现状

现有的大语言模型主要依赖于基于注意力机制的自我注意（self-attention）来处理输入序列。虽然这种机制允许模型在序列中进行全局连接，但它在处理长序列时仍然面临记忆容量的问题。为了克服这个问题，研究者们提出了几种方法，如记忆增强网络（Memory-Augmented Neural Networks, MANNs）、递归神经网络（R