LLM在记忆方面存在局限性，语言模型如何提升自身记忆能力？

人工智能

2023-06-15 22:52:25

LLM的记忆力缺陷：对话中的“健忘症”

大型语言模型（LLM）正以其惊人的知识库和语言处理能力席卷技术领域。然而，这些强大的模型却有一个明显的弱点：它们缺乏记忆力。这种“健忘症”现象导致LLM在对话中无法记住先前的交流内容。

LLM的工作原理决定了这种记忆力缺陷。每次用户提出查询，LLM都会从其庞大的训练参数集中生成响应。然而，这个响应独立于先前的对话，LLM不会存储或参考这些交互。

这种健忘症给LLM的实际应用带来了挑战。例如，在聊天机器人领域，LLM无法记住用户的聊天记录，从而无法进行连贯的对话或提供个性化的响应。在问答系统中，LLM无法记住用户的先前的询问，无法提供一致的答案或跟踪正在进行的任务。

记忆增强技术：赋予LLM记忆力

为了解决LLM的记忆力缺陷，研究人员正在探索各种记忆增强技术。这些技术可分为两类：短期记忆增强和长期记忆增强。

短期记忆增强

短期记忆增强技术旨在让LLM记住最近的对话。一种常见的方法是使用“记忆网络”。记忆网络是一种神经网络，可以存储对话中的关键信息并根据需要检索这些信息。另一种技术是“注意力机制”。注意力机制允许LLM重点关注对话中的重要信息，从而提高记忆力。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class MemoryNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, memory_size, output_size):
        super(MemoryNetwork, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.memory_size = memory_size
        self.output_size = output_size

        self.memory = nn.Parameter(torch.zeros(memory_size, input_size))
        self.input_projection = nn.Linear(input_size, input_size)
        self.memory_projection = nn.Linear(input_size, input_size)
        self.output_projection = nn.Linear(input_size, output_size)

    def forward(self, input):
        input_projected = self.input_projection(input)
        memory_projected = self.memory_projection(self.memory)

        similarity = F.cosine_similarity(input_projected, memory_projected)
        attention = F.softmax(similarity, dim=1)

        weighted_memory = torch.sum(attention * memory_projected, dim=1)
        output = self.output_projection(weighted_memory)

        return output

长期记忆增强

长期记忆增强技术旨在让LLM记住更长期的信息，例如事实知识和用户偏好。一种流行的方法是使用“知识库”。知识库是存储大量事实信息的数据库，LLM可以访问这些知识库来检索所需的信息。另一种技术是“用户模型”。用户模型是一种存储用户偏好和行为数据的数据库，LLM可以利用这些数据为用户提供个性化的体验。

import json
import pickle

class KnowledgeBase:
    def __init__(self, filename):
        with open(filename, 'r') as f:
            self.knowledge = json.load(f)

    def query(self, query):
        return self.knowledge.get(query, None)

class UserDataModel:
    def __init__(self, filename):
        with open(filename, 'rb') as f:
            self.data = pickle.load(f)

    def get_preference(self, user_id, preference_key):
        return self.data[user_id].get(preference_key, None)