論文の概要: On the Structural Memory of LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15266v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 04:30:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 19:51:07.415115
• Title: On the Structural Memory of LLM Agents
• Title（参考訳）: LLM剤の構造記憶について
• Authors: Ruihong Zeng, Jinyuan Fang, Siwei Liu, Zaiqiao Meng,
• Abstract要約: メモリは、大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントが複雑で長期的な相互作用を行えるようにするための重要な役割を担っている。 本稿では,メモリ構造とメモリ検索手法がLCMエージェントの性能に与える影響について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.529239764968654
• License:
• Abstract: Memory plays a pivotal role in enabling large language model~(LLM)-based agents to engage in complex and long-term interactions, such as question answering (QA) and dialogue systems. While various memory modules have been proposed for these tasks, the impact of different memory structures across tasks remains insufficiently explored. This paper investigates how memory structures and memory retrieval methods affect the performance of LLM-based agents. Specifically, we evaluate four types of memory structures, including chunks, knowledge triples, atomic facts, and summaries, along with mixed memory that combines these components. In addition, we evaluate three widely used memory retrieval methods: single-step retrieval, reranking, and iterative retrieval. Extensive experiments conducted across four tasks and six datasets yield the following key insights: (1) Different memory structures offer distinct advantages, enabling them to be tailored to specific tasks; (2) Mixed memory structures demonstrate remarkable resilience in noisy environments; (3) Iterative retrieval consistently outperforms other methods across various scenarios. Our investigation aims to inspire further research into the design of memory systems for LLM-based agents.
• Abstract（参考訳）: メモリは、大きな言語モデル~(LLM)ベースのエージェントが質問応答(QA)や対話システムなど、複雑で長期にわたる対話を行えるようにするための重要な役割を担っている。 これらのタスクには様々なメモリモジュールが提案されているが、タスク間の異なるメモリ構造の影響はいまだに十分に調査されていない。 本稿では,メモリ構造とメモリ検索手法がLCMエージェントの性能に与える影響について検討する。 具体的には, チャンク, 知識三重項, 原子事実, 要約の4種類のメモリ構造と, これら成分を組み合わせた混合メモリについて評価する。 さらに,1ステップの検索,再ランク付け,反復的な検索という,広く利用されている3つのメモリ検索手法を評価した。 1) 異なるメモリ構造は、特定のタスクに合わせることができる; (2) 混合メモリ構造は、ノイズの多い環境で顕著なレジリエンスを示す; (3) 反復的検索は、様々なシナリオにおいて、他のメソッドよりも一貫して優れている。 本研究の目的は,LSMエージェントのメモリシステム設計に関するさらなる研究を刺激することである。

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