Technische Implementierung der Speichererweiterungsgenerierung
Die MemoryAugmentedGeneration (MAG) API ermöglicht das kontinuierliche Lernen von Modellen durch einen vierstufigen Verarbeitungsprozess:
- Speichercodierung: Umwandlung von Eingangsinformationen in eine speicherbare Vektordarstellung
- Speicherablage: Optimierung des Schreibvorgangs auf der Grundlage von Aktualitätsfilterung
- Gedächtnisaktivierung: kontextuell relevante Verbesserung des Abrufs
- Gedächtnisfusion: Informationsintegration durch Aufmerksamkeitsmechanismen
In einer offenen Quizaufgabe verbesserte die Technik die Antwortgenauigkeit von 67% auf 89%. Zu den typischen Anwendungsfällen gehören:
- Sitzungsspeicher für intelligente Kundenservicesysteme
- Dokumentenübergreifende Argumentation in der wissenschaftlichen Literatur
- Langfristige Präferenzmodellierung für personalisierte Empfehlungssysteme
Die API unterstützt sowohl gRPC- als auch WebSocket-Kommunikationsprotokolle, wobei die P99-Latenzzeit innerhalb von 300 ms liegt.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMemOS: Ein Open-Source-System zur Verbesserung der Speicherkapazität von großen SprachmodellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Die MAG-Schnittstelle ermöglicht es LLM, kontinuierliche Lernfähigkeiten zu erwerben
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