論文の概要: Larimar: Large Language Models with Episodic Memory Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11901v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 16:01:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 19:40:35.785542
• Title: Larimar: Large Language Models with Episodic Memory Control
• Title（参考訳）: Larimar: エピソードメモリ制御を備えた大規模言語モデル
• Authors: Payel Das, Subhajit Chaudhury, Elliot Nelson, Igor Melnyk, Sarath Swaminathan, Sihui Dai, Aurélie Lozano, Georgios Kollias, Vijil Chenthamarakshan, Jiří, Navrátil, Soham Dan, Pin-Yu Chen,
• Abstract要約: Larimarは、分散エピソードメモリで大規模言語モデルを拡張するための、脳にインスパイアされたアーキテクチャである。 複数の事実編集ベンチマークの結果、Larimarは最も競争力のあるベースラインに匹敵する精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.70727449128647
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficient and accurate updating of knowledge stored in Large Language Models (LLMs) is one of the most pressing research challenges today. This paper presents Larimar - a novel, brain-inspired architecture for enhancing LLMs with a distributed episodic memory. Larimar's memory allows for dynamic, one-shot updates of knowledge without the need for computationally expensive re-training or fine-tuning. Experimental results on multiple fact editing benchmarks demonstrate that Larimar attains accuracy comparable to most competitive baselines, even in the challenging sequential editing setup, but also excels in speed - yielding speed-ups of 4-10x depending on the base LLM - as well as flexibility due to the proposed architecture being simple, LLM-agnostic, and hence general. We further provide mechanisms for selective fact forgetting and input context length generalization with Larimar and show their effectiveness.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)に格納された知識の効率的かつ正確な更新は、今日の最も急進的な研究課題の1つである。 本稿では,Larimarについて述べる。Larimarは,分散エピソードメモリを用いてLLMを拡張するための,脳にインスパイアされた新しいアーキテクチャである。 Larimarのメモリは、計算コストのかかるリトレーニングや微調整を必要とせずに、動的でワンショットの知識更新を可能にする。 複数のファクト編集ベンチマークの実験結果から、Larimarは、挑戦的なシーケンシャルな編集セットアップであっても、最も競争力のあるベースラインに匹敵する精度を達成できたが、ベースLLMに依存して4～10倍のスピードアップを実現している。 さらに、Larimarを用いた選択的な事実認識と入力コンテキスト長の一般化のメカニズムを提案し、その効果を示す。

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