受人类启发的情节记忆:实现无限上下文LLM

受人类启发的情节记忆:实现无限上下文LLM论文信息 标题: Human-inspired Episodic Memory for Infinite Context LLMs 作者: Zafeirios Fountas, Martin A Benfeghoul, Adnan Oomerjee, Fenia Christopoulou, Gerasimos Lampouras, Haitham Bou-Ammar, Jun Wang 发布日期: 2024-07-12 ArXiv链接: https://arxiv.org/abs/2407.09450 核心概述大型语言模型(LLM)展现出卓越的能力,但在处理长上下文时仍然困难重重,限制了它们在长序列上保持连贯性和准确性的能力。相比之下,人类大脑擅长在跨越一生的广阔时间尺度上组织和检索情节性体验。本研究引入EM-LLM,一种将人类情节记忆和...

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