論文の概要: Trained Persistent Memory for Frozen Encoder--Decoder LLMs: Six Architectural Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.16413v1
• Date: Tue, 17 Mar 2026 11:51:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-18 17:42:07.253072
• Title: Trained Persistent Memory for Frozen Encoder--Decoder LLMs: Six Architectural Methods
• Title（参考訳）: 冷凍エンコーダ用トレーニング型永続メモリ-デコーダLLM:6つのアーキテクチャ手法
• Abstract要約: 凍結した言語モデルにおける永続メモリは、厳しいリソース制約の下でも実現可能であることを示す。 3つのインジェクションポイントと4つの書き込みメカニズムにまたがる6つのアーキテクチャ手法を実装した。 我々は、大規模モデル、大規模データ、大規模メモリによる完全なエンドツーエンドトレーニングが、より強力な結果をもたらすと論じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Frozen encoder--decoder language models are stateless: the latent representation is discarded after every forward pass, so no information persists across sessions. This paper presents a \textbf{proof-of-concept pilot study} showing that persistent memory in the \emph{continuous latent space} of a frozen LLM is feasible -- even under severe resource constraints (a single frozen Flan-T5-XL backbone, small trainable adapters, a single dataset). We implement six architectural methods spanning three injection points and four write mechanisms; unlike text-level memory systems, every write and read is a differentiable operation on dense vectors. After training only the adapter, the memory bank continues to accumulate at inference time without gradients, enabling \emph{conversational learning}. Under a forgetting-curve evaluation on LoCoMo at two capacity scales (1$\times$ and 10$\times$), the stateless baseline scores exactly zero; at 10$\times$ all six trained adapters produce positive memory-recall curves; at 1$\times$ three methods collapse, revealing capacity as a critical design parameter. Because the memory bank is a compact numerical array, it can be scaled to arbitrarily large capacity without altering the backbone. We argue that full end-to-end training with larger models, larger data, and orders-of-magnitude larger memory will yield substantially stronger results; this pilot study establishes the feasibility baseline and design-space taxonomy that such efforts require.
• Abstract（参考訳）: 凍結エンコーダ-デコーダ言語モデルはステートレスである: 潜伏表現はフォワードパス毎に破棄されるため、セッション間で情報は持続しない。 本稿では,凍結LDMの‘emph{continuous latent space}’における永続記憶が,厳密なリソース制約の下でも実現可能であることを示す,概念実証実験(単一凍結Flan-T5-XLバックボーン,小型トレーニング可能なアダプタ,単一データセット)を提案する。 3つのインジェクションポイントと4つの書き込みメカニズムにまたがる6つのアーキテクチャ手法を実装し、テキストレベルのメモリシステムとは異なり、すべての書き込みと読み込みは高密度ベクトル上で微分可能な操作である。 アダプタのみをトレーニングした後、メモリバンクはグラデーションなしで推論時に蓄積し続け、 \emph{conversational learning} を可能にする。 LoCoMoの2つのキャパシティスケール(1$\times$と10$\times$)での左折曲線評価では、ステートレスベースラインスコアは正確にゼロであり、10$\times$の6つのトレーニング済みアダプタはすべて正のメモリリコール曲線を生成し、1$\times$の3つのメソッドが崩壊し、重要な設計パラメータとしてキャパシティが明らかにされる。 メモリバンクはコンパクトな数値配列であるため、バックボーンを変更することなく任意に大容量にスケールすることができる。 我々は、大規模モデル、大規模データ、大規模メモリによるエンドツーエンドのトレーニングが、より強力な結果をもたらすと論じ、このパイロットスタディは、そのような取り組みに必要な実現可能性ベースラインと設計空間の分類を確立させる。

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