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MAGインターフェースにより、LLMは継続的な学習能力を身につけることができる

2025-08-23
AIアンサー
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メモリ強化世代の技術的実装

MAG（MemoryAugmentedGeneration）APIは、4段階の処理フローを通じてモデルの継続的な学習を可能にする：

  1. 記憶符号化：入力情報を保存可能なベクトル表現に変換する
  2. メモリデポジション：適時性フィルタリングに基づく書き込み最適化
  3. 記憶の活性化：文脈に関連した検索の強化
  4. 記憶の融合：注意メカニズムの下での情報統合

オープン・ドメインのクイズ・タスクにおいて、この技術は回答精度を67%から89%に向上させた：

  • インテリジェントな顧客サービス・システムのためのセッション記憶保持
  • 科学文献における文書横断的推論
  • パーソナライズド推奨システムのための長期的嗜好モデリング

APIはgRPCとWebSocketの両方の通信プロトコルをサポートし、P99のレイテンシーは300ms以内に制御される。

この答えは記事から得たものである。MemOS：大規模言語モデルのメモリ容量を拡張するオープンソースシステムについて

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