O MemOS é um sistema de código aberto voltado para o aprimoramento da memória de modelos de linguagem grandes (LLMs). Ele ajuda os modelos a armazenar, recuperar e utilizar melhor as informações contextuais por meio de mecanismos inovadores de gerenciamento e agendamento de memória. Os principais recursos do MemOS incluem a geração de aumento de memória (MAG), a arquitetura de memória modular (MemCube), o gerenciamento de memória textual e os mecanismos de agendamento de memória dinâmica.
Especificamente, o MemOS aprimora a capacidade de memória do LLM das seguintes maneiras:
- Fornecer uma interface API unificada para dar suporte ao modelo combinado com a memória contextual para bate-papo e raciocínio
- Gerenciamento flexível de vários tipos de memória por meio da arquitetura MemCube
- Suporte para armazenamento e recuperação de conhecimento textual estruturado ou não estruturado
- Alocação dinâmica de recursos de memória para otimizar o desempenho do modelo em tarefas de contexto longo
Esses recursos permitem que o MemOS se sobressaia em tarefas como inferência de múltiplos saltos, P&R de domínio aberto e inferência temporal, melhorando significativamente o desempenho em relação aos modelos tradicionais.
Essa resposta foi extraída do artigoMemOS: um sistema de código aberto para aprimorar a capacidade de memória de modelos de idiomas grandesO
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch