論文の概要: RAM: Towards an Ever-Improving Memory System by Learning from Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12045v1
• Date: Thu, 18 Apr 2024 09:58:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-19 12:41:30.611173
• Title: RAM: Towards an Ever-Improving Memory System by Learning from Communications
• Title（参考訳）: RAM:コミュニケーションから学習したメモリシステムの実現に向けて
• Authors: Jiaqi Li, Xiaobo Wang, Zihao Wang, Zilong Zheng,
• Abstract要約: RAMは、常に改善されたメモリを備えた革新的なRAGベースのフレームワークである。 シミュレーションと実ユーザの両方による実験は、従来のRAG法や自己知識法よりも大幅に改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.949969646469494
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce RAM, an innovative RAG-based framework with an ever-improving memory. Inspired by humans' pedagogical process, RAM utilizes recursively reasoning-based retrieval and experience reflections to continually update the memory and learn from users' communicative feedback, namely communicative learning. Extensive experiments with both simulated and real users demonstrate significant improvements over traditional RAG and self-knowledge methods, particularly excelling in handling false premise and multi-hop questions. Furthermore, RAM exhibits promising adaptability to various feedback and retrieval method chain types, showcasing its potential for advancing AI capabilities in dynamic knowledge acquisition and lifelong learning.
• Abstract（参考訳）: メモリを継続的に改善する革新的なRAGベースのフレームワークであるRAMを紹介します。 人間の教育的プロセスにインスパイアされたRAMは、再帰的推論に基づく検索と経験的リフレクションを利用して、メモリを継続的に更新し、ユーザのコミュニケーション的フィードバック、すなわちコミュニケーション的学習から学習する。 シミュレーションと実ユーザの両方による大規模な実験は、従来のRAG法や自己知識法よりも大幅に改善されている。 さらに、RAMは様々なフィードバックや検索方法チェーンタイプへの有望な適応性を示し、動的知識獲得と生涯学習におけるAI能力向上の可能性を示している。

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