論文の概要: Understanding LoRA as Knowledge Memory: An Empirical Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.01097v1
• Date: Sun, 01 Mar 2026 13:28:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-03 19:50:56.508311
• Title: Understanding LoRA as Knowledge Memory: An Empirical Analysis
• Title（参考訳）: LoRAを知識記憶として理解する - 実証分析
• Authors: Seungju Back, Dongwoo Lee, Naun Kang, Taehee Lee, S. K. Hong, Youngjune Gwon, Sungjin Ahn,
• Abstract要約: 本稿では,Low-Rank Adaptation (LoRA) をモジュール型知識メモリとして用いたパラメトリック手法について検討する。 このギャップをLoRAベースのメモリの設計空間をマッピングする最初の体系的な経験的研究を通して埋める。 以上の結果から,LORAはRAG,ICCと相補的な記憶軸として位置づけられた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.53732426953178
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Continuous knowledge updating for pre-trained large language models (LLMs) is increasingly necessary yet remains challenging. Although inference-time methods like In-Context Learning (ICL) and Retrieval-Augmented Generation (RAG) are popular, they face constraints in context budgets, costs, and retrieval fragmentation. Departing from these context-dependent paradigms, this work investigates a parametric approach using Low-Rank Adaptation (LoRA) as a modular knowledge memory. Although few recent works examine this concept, the fundamental mechanics governing its capacity and composability remain largely unexplored. We bridge this gap through the first systematic empirical study mapping the design space of LoRA-based memory, ranging from characterizing storage capacity and optimizing internalization to scaling multi-module systems and evaluating long-context reasoning. Rather than proposing a single architecture, we provide practical guidance on the operational boundaries of LoRA memory. Overall, our findings position LoRA as the complementary axis of memory alongside RAG and ICL, offering distinct advantages.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練済みの大規模言語モデル(LLM)の継続的知識更新はますます必要である。 In-Context Learning (ICL) や Retrieval-Augmented Generation (RAG) のような推論時間の手法は人気があるが、それらはコンテキスト予算、コスト、検索フラグメンテーションの制約に直面している。 この研究は、これらの文脈依存パラダイムとは別に、Lo-Rank Adaptation (LoRA) をモジュールナレッジメモリとして用いたパラメトリックアプローチについて検討する。 この概念を考察する最近の研究はほとんどないが、その能力と構成性を管理する基本的な力学はほとんど解明されていない。 このギャップは,記憶容量のキャラクタリゼーションや内部化の最適化,マルチモジュールシステムのスケールアップ,長期コンテキスト推論評価など,LoRAベースのメモリの設計空間をマッピングする最初の体系的な実証的研究を通じて橋渡しされる。 単一のアーキテクチャを提案するのではなく、LoRAメモリの動作境界に関する実践的なガイダンスを提供する。 総じて,LORAはRAG,ICCとともに記憶の相補軸と位置づけられ,明確な優位性を示した。

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