RAG新范式MemLong：用于长文本生成的记忆增强检索

最新推荐文章于 2024-11-11 21:00:00 发布
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#数据挖掘 #人工智能 #机器人

传统的注意力机制由于时间和空间复杂度的二次方增长，以及在生成过程中键值缓存的内存消耗不断增加，限制了模型处理长文本的能力。相关的解决方案包括减少计算复杂度、改进记忆选择和引入检索增强语言建模。

检索增强生成（RAG）和MemLong的记忆检索流程。 (a) 当检索到的信息长度超过模型的处理能力时，RAG甚至可能会降低生成性能（黄色）(b) MemLong利用外部检索器来获取历史信息，然后将这些信息以键值对（K-V）的形式而不是文本形式传递给模型。

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提出一种新方案MemLong，结合一个非可微分的检索-记忆模块和一个部分可训练的解码器语言模型，来增强长文本上下文的语言建模能力。

MemLong利用外部检索器来检索历史信息，并通过细粒度、可控的检索注意力机制，将语义级别的相关信息块整合到模型中。这种方法不仅提高了模型处理长文本的能力，还保持了信息分布的一致性，避免了训练过程中的分布偏移问题。

MemLong的一个示例：在底层，模型保持静态，对整个数据块Ci进行因果语言建模，随后，Ci被缓存为嵌入和键值对（K-V）形式。最后，上层进行微调，以协调检索偏好并整合检索到的内容。

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MemLong的核心原理包括以下几个方面：

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MemLong: 记忆增强型长文本建模的新纪元
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在近年来，随着大型语言模型（LLMs）的飞速发展，我们目睹了其在各个领域的巨大成功。然而，处理长文本的能力仍然是一个重要的挑战。传统的注意力机制由于其二次时间和空间复杂度，导致了模型在生成过程中的内存消耗不断增加。这使得处理长文本变得异常困难。为了应对这一挑战，研究者们提出了MemLong：一种基于记忆增强的检索方法，旨在提升长文本建模的能力。
探索MemLong: 长文本建模的新纪元
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在人工智能的世界里，处理长文本一直是一个挑战。🤔 想象一下，你正在阅读一本长篇小说，每一章都环环相扣，情节跌宕起伏。现在，如果我们让一台机器来“阅读”这本书，并预测接下来的情节，这听起来是不是很酷？📚🔮最近，一项名为MemLong的新技术，由苏州大学和哈尔滨工业大学（深圳）的研究团队开发，为我们提供了一种全新的方法来处理长文本。👨‍🔬👩‍🔬 这项技术不仅令人兴奋，而且具有潜在的革命性，它可能会改变我们与机器交互的方式。🌟。
【论文笔记】MemLong: Memory-Augmented Retrieval for Long Text Modeling
weixin_62084818的博客
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RAG 升级版-MemLong: 基于记忆增强检索的长文本建模方法
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大型语言模型(LLMs)近年来在各个领域取得了显著成功，但在处理长文本方面仍面临着严峻挑战。这些挑战主要源于两个方面：注意力机制的计算复杂度和生成过程中的内存消耗。传统的注意力机制具有二次时间和空间复杂度，可表示为：O(n^2)，其中n为序列长度。这导致在处理长序列时计算资源需求呈平方增长。同时，在生成过程中，模型需要缓存key-value对，其内存占用随序列长度线性增长。为了直观理解这一问题，让我们考虑一个具体案例：假设我们有一个包含1百万个单词的长文档需要总结。
大模型 | RAG新范式MemLong：用于长文本生成的记忆增强检索
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LLMs之LCM：《MemLong: Memory-Augmented Retrieval for Long Text Modeling》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
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MemLong：用于长文本建模的记忆增强检索
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MemoRAG：突破性记忆驱动的检索增强生成系统，重塑复杂任务处理
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传统的 RAG 系统通常需要明确的信息需求和良构的知识。因此，它们的应用大多局限于简单的问答任务。然而，对于许多现实世界的问题来说，信息需求是模糊的，外部知识是非结构化的。例如，一本书的读者可能想了解_主要角色之间的相互关系_。为了解决这个问题，系统需要首先识别主要角色的名字，然后找到相应名字共存的部分，从中推断出它们的相互关系。换句话说，这需要在有效检索相关信息之前，基于书的上下文知识理解信息需求。为了应对上述挑战，本文提出了一个名为MemoRAG的新框架。
【RAG】RAG再进化？基于长期记忆的检索增强生成新范式-MemoRAG
余俊晖，NLP炼丹师，目前专注自然语言处理领域研究。曾获得国内外自然语言处理算法竞赛TOP奖项近二十项。
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RAG现在工作很多，进化的也很快，再来看看一个新的RAG工作-MemoRAG。文章提出，RAG在减少大模型对于垂类知识的问答幻觉上取得了不错的效果，也成为私域知识问答的一种范式。然而，传统RAG系统主要适用于明确信息需求的问答任务，但在处理涉及模糊信息需求或非结构化知识的复杂任务时表现不佳。因为，现实世界中的许多问题信息需求是模糊的，外部知识是非结构化的，例如理解书籍中主要角色之间的相互关系。因此，研究难点如何有效处理模糊的信息需求如何从非结构化知识中提取有用信息。
超过1000篇文献？Mem)oRAG,下一代 RAG 技术，轻松让AI记住这些海量信息？
知道者
09-21 771
说到MemoRAG，不得不提一个热门概念：RAG（Retrieval-Augmented Generation），这个技术说白了就是让AI模型在生成内容的同时，能够从海量信息中检索出最相关的内容。你可以把它想象成一位超级助理，不仅能回答问题，还能及时查阅相关的文献和资料。但RAG有一个天然的限制，那就是处理长文档时，它的“记忆力”有限。通过引入记忆模块，扩展RAG的知识处理能力。换句话说，它让AI的记忆力更长久，不再只是依赖于短期记忆，而是能持久地记住那些长篇大论的内容。
大模型 | RAG检索：最新研究成果，内存MemLong增强检索
m0_56255097的博客
09-08 1038
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m0_59164520的博客
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Retrieval-augmented generation (RAG) 已成为增强大型语言模型 (LLM) 的一项关键技术，使其能够处理专业知识、提供当前信息并适应特定领域，而无需改变模型权重。然而，当前的 RAG 流程面临着重大挑战。LLM 难以有效地处理大量分块的上下文，通常在较小的、高度相关的上下文集中表现更好。此外，在有限数量的检索到的上下文中确保相关内容的高召回率也带来了挑战。虽然单独的排序模型可以改进上下文选择，但与通用的 LLM 相比，它们的零样本泛化能力通常有限。
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步子哥的博客
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在当前的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）框架中，模型的生成能力依赖于从外部知识库中检索到的相关信息。然而，随着生成任务的复杂化，模型需要更高效的知识检索和记忆机制，以应对海量且复杂的输入。MemoRAG提出了一种新的方法，通过引入记忆模块来增强传统RAG框架。这种方法不仅提高了模型对复杂问题的理解和生成能力，还能够在长时间、海量数据的处理过程中保持高效的性能。这篇文章将详细介绍MemoRAG的核心创新，以及它在知识检索和生成任务中的应用。RAG，或称。
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