論文の概要: Integrating Temporal Representations for Dynamic Memory Retrieval and Management in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13553v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 13:51:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:21:56.620068
• Title: Integrating Temporal Representations for Dynamic Memory Retrieval and Management in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける動的メモリ検索と管理のための時間表現の統合
• Authors: Yuki Hou, Haruki Tamoto, Homei Miyashita,
• Abstract要約: 我々は、シナプス力学をレトリーバル強化生成(RAG)に組み込む新しいアプローチであるSynapticRAGを提案する。 本手法は,会話から長期的文脈維持と特定の情報抽出を強化することで,文脈認識型対話型AIシステムを進化させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.943924354248622
• License:
• Abstract: Conventional dialogue agents often struggle with effective memory recall, leading to redundant retrieval and inadequate management of unique user associations. To address this, we propose SynapticRAG, a novel approach integrating synaptic dynamics into Retrieval-Augmented Generation (RAG). SynapticRAG integrates temporal representations into memory vectors, mimicking biological synapses by differentiating events based on occurrence times and dynamically updating memory significance. This model employs temporal scoring for memory connections and a synaptic-inspired propagation control mechanism. Experiments across English, Japanese, and Chinese datasets demonstrate SynapticRAG's superiority over existing methods, including traditional RAG, with up to 14.66\% improvement in memory retrieval accuracy. Our approach advances context-aware dialogue AI systems by enhancing long-term context maintenance and specific information extraction from conversations.
• Abstract（参考訳）: 従来の対話エージェントは、しばしば効果的なメモリリコールに悩まされ、冗長な検索とユニークなユーザアソシエーションの管理が不十分になる。 これを解決するために,SynapticRAGを提案する。これは,Synaptic DynamicsをRetrieval-Augmented Generation (RAG)に統合する新しいアプローチである。 SynapticRAGは、時間的表現をメモリベクターに統合し、発生時間に基づいて事象を識別し、記憶の重要度を動的に更新することで生物学的シナプスを模倣する。 このモデルは、メモリ接続のための時間的スコアリングと、シナプスにインスパイアされた伝搬制御機構を用いる。 英語、日本語、中国語のデータセットでの実験では、従来のRAGを含む既存の手法よりもSynapticRAGの方が14.66倍のメモリ取得精度で優れていることが示されている。 本手法は,会話から長期的文脈維持と特定の情報抽出を強化することで,文脈認識型対話型AIシステムを進化させる。

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