memory augmentation | BriefGPT

关键词memory augmentation

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利用层次化聚合树增强长期记忆的检索增强生成
大型语言模型的上下文能力有限，通过使用分层聚合树内存结构可以在长对话中进行推理，提高对话的连贯性和摘要质量，同时避免了参数呈指数级增长。
PDF24 days ago
半监督异常检测的记忆增强和伪标记
在工业场景中，针对大量未标记数据和难以识别的异常问题，本研究引入了一种名为记忆增强与伪标记的新方法（MAPL），通过模拟异常样本、使用基于单分类器组合的伪标记方法以及引入记忆增强学习机制，实现了直接从输入数据识别异常区域，优化了检测的效率和
PDF2 months ago
UniMem：面向长上下文大型语言模型的统一视图
提出了 UniMem 框架，将现有的长上下文处理方法从记忆增强的角度进行统一；通过分析 Transformer-XL、Memorizing Transformer、RMT 和 Longformer 等方法，揭示它们的设计原理和优势；基于这些
PDF5 months ago
编码 - 存储 - 检索：通过语言编码的自我中心感知增强记忆辅助
我们提出了一种记忆增强系统，利用自然语言编码和存储视频数据，并借助大型语言模型进行查询，旨在解决生活记录大量数据和高效检索特定信息的挑战。通过使用 QA-Ego4D 数据集评估我们的系统，在 BLEU 分数上取得了 8.3 的最先进结果，优
PDFa year ago
ACL通过区分类似语义来提高持续关系提取
该研究旨在学习新出现的关系，同时避免忘记学过的关系，提出了一种用于相似关系的新颖连续抽取模型，包括设计记忆无关的关系原型和记忆增强等方法，以克服过拟合问题，并引入集成训练和关键知识蒸馏来增强对相似关系的处理，实验结果表明该模型的优越性及对相
PDFa year ago
EMNLP利用记忆增强训练语言模型
提出了一种新的训练方法 TRIME，用于训练具有记忆增强的语言模型，该方法使用直接获取批量样例作为可访问内存的训练目标，并在训练集上构建大型记忆集以帮助提高模型性能。
PDF2 years ago
评估问答中的心智理论
本研究提出了一个新的数据集，旨在评估问答模型在理解信仰和状态一致性方面的推理能力，评估多个带有记忆增强的神经模型，发现这些模型在需要跟踪世界不一致状态的任务中均失败，而且当试验中引入随机句子时，模型的准确性明显下降。
PDF6 years ago
AAAI在线模型适应的标记记忆网络
本文提出了一种名为 Labeled Memory Networks (LMNs) 的记忆增强神经网络设计，通过以类别为主键来组织记忆，写入非零损失的实例并使用基于标签的记忆替换，该方法能够在词模型和少样本学习等任务中取得显著准确度提高，特别
PDF7 years ago