論文の概要: QRMeM: Unleash the Length Limitation through Question then Reflection Memory Mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13167v2
• Date: Thu, 26 Sep 2024 09:42:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 01:22:29.849181
• Title: QRMeM: Unleash the Length Limitation through Question then Reflection Memory Mechanism
• Title（参考訳）: QRMeM: 質問とリフレクション記憶機構による長さ制限の解き方
• Authors: Bo Wang, Heyan Huang, Yixin Cao, Jiahao Ying, Wei Tang, Chong Feng,
• Abstract要約: メモリメカニズムは、長いコンテキストを管理するための柔軟なソリューションを提供する。 本稿では,二重構造メモリプールを組み込んだ新しい手法であるQRMeMを提案する。 マルチチョイス質問 (MCQ) とマルチドキュメント質問応答 (Multi-doc QA) のベンチマークによる評価では,既存手法と比較してQRMeMの性能が向上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.441032033076034
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While large language models (LLMs) have made notable advancements in natural language processing, they continue to struggle with processing extensive text. Memory mechanism offers a flexible solution for managing long contexts, utilizing techniques such as compression, summarization, and structuring to facilitate nuanced and efficient handling of large volumes of text. However, existing techniques face challenges with static knowledge integration, leading to insufficient adaptation to task-specific needs and missing multi-segmentation relationships, which hinders the dynamic reorganization and logical combination of relevant segments during the response process. To address these issues, we introduce a novel strategy, Question then Reflection Memory Mechanism (QRMeM), incorporating a dual-structured memory pool. This pool synergizes static textual content with structured graph guidance, fostering a reflective trial-and-error approach for navigating and identifying relevant segments. Our evaluation across multiple-choice questions (MCQ) and multi-document question answering (Multi-doc QA) benchmarks showcases QRMeM enhanced performance compared to existing approaches.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は自然言語処理において顕著な進歩を遂げてきたが、広範なテキスト処理に苦戦し続けている。 メモリメカニズムは、圧縮、要約、構造化といった技術を活用して、大量のテキストのニュアンスで効率的な処理を容易にする、長いコンテキストを管理する柔軟なソリューションを提供する。 しかし、既存の技術は静的知識統合による課題に直面しており、タスク固有のニーズへの適応が不十分であり、またマルチセグメント関係が欠如しているため、応答過程において関連するセグメントの動的再編成と論理的組み合わせを妨げている。 これらの問題に対処するために、二層構造メモリプールを組み込んだ新しい戦略、QRMeMを導入する。 このプールは、構造化されたグラフガイダンスで静的テキストコンテンツを相乗化し、関連するセグメントをナビゲートし識別するための反射的試行錯誤アプローチを促進する。 マルチチョイス質問 (MCQ) とマルチドキュメント質問応答 (Multi-doc QA) のベンチマークによる評価では,既存手法と比較してQRMeMの性能が向上している。

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