論文の概要: Personalized Large Language Model Assistant with Evolving Conditional Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17257v2
• Date: Sun, 13 Oct 2024 03:34:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 23:02:50.338549
• Title: Personalized Large Language Model Assistant with Evolving Conditional Memory
• Title（参考訳）: 条件記憶を進化させるパーソナライズされた大規模言語モデルアシスタント
• Authors: Ruifeng Yuan, Shichao Sun, Yongqi Li, Zili Wang, Ziqiang Cao, Wenjie Li,
• Abstract要約: 条件記憶を進化させる大規模言語モデルアシスタントをパーソナライズするためのプラグイン・アンド・プレイフレームワークを提案する。 パーソナライズされたアシスタントは、ユーザとの履歴対話から知識と経験をインテリジェントに保存することに焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.780762727225122
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the rapid development of large language models, AI assistants like ChatGPT have become increasingly integrated into people's works and lives but are limited in personalized services. In this paper, we present a plug-and-play framework that could facilitate personalized large language model assistants with evolving conditional memory. The personalized assistant focuses on intelligently preserving the knowledge and experience from the history dialogue with the user, which can be applied to future tailored responses that better align with the user's preferences. Generally, the assistant generates a set of records from the dialogue dialogue, stores them in a memory bank, and retrieves related memory to improve the quality of the response. For the crucial memory design, we explore different ways of constructing the memory and propose a new memorizing mechanism named conditional memory. We also investigate the retrieval and usage of memory in the generation process. We build the first benchmark to evaluate personalized assistants' ability from three aspects. The experimental results illustrate the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの急速な発展に伴い、ChatGPTのようなAIアシスタントは、人々の作品や生活にますます統合されているが、パーソナライズされたサービスに限られている。 本稿では,条件記憶を進化させる大規模言語モデルアシスタントのパーソナライズを支援するためのプラグイン・アンド・プレイフレームワークを提案する。 パーソナライズされたアシスタントは、ユーザとの履歴対話から知識と経験をインテリジェントに保存することに焦点を当て、ユーザの好みに合わせて、将来の調整された応答に適用することができる。 一般的に、アシスタントは対話対話から一連のレコードを生成し、それらをメモリバンクに格納し、関連するメモリを取得して応答の質を向上させる。 重要なメモリ設計のために、メモリ構築のさまざまな方法を検討し、条件記憶と呼ばれる新しい記憶機構を提案する。 また、生成プロセスにおけるメモリの検索と利用についても検討する。 3つの側面からパーソナライズされたアシスタントの能力を評価するための最初のベンチマークを構築した。 実験結果から,本手法の有効性が示唆された。

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