Implementação técnica da geração de aprimoramento de memória
A API MemoryAugmentedGeneration (MAG) permite o aprendizado contínuo de modelos por meio de um fluxo de processamento de quatro estágios:
- Codificação de memória: transformação de informações de entrada em uma representação vetorial armazenável
- Deposição de memória: otimização de gravação com base na filtragem de pontualidade
- Ativação da memória: aprimoramento da recuperação contextualmente relevante
- Fusão de memória: integração de informações sob mecanismos de atenção
Em uma tarefa de questionário de domínio aberto, a técnica melhorou a precisão das respostas de 67% para 89%. Os casos de uso típicos incluem:
- Retenção de memória de sessão para sistemas inteligentes de atendimento ao cliente
- Raciocínio entre documentos na literatura científica
- Modelagem de preferências de longo prazo para sistemas de recomendação personalizados
A API é compatível com os protocolos de comunicação gRPC e WebSocket, com latência P99 controlada em 300 ms.
Essa resposta foi extraída do artigoMemOS: um sistema de código aberto para aprimorar a capacidade de memória de modelos de idiomas grandesO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " A interface MAG permite que o LLM adquira recursos de aprendizado contínuo
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