本文提出UniMem，一个统一框架，用于从记忆增强角度理解和整合大型语言模型（LLM）的长上下文处理方法。UniMem包含记忆管理、写作、阅读和注入四个维度，对现有方法进行系统分析。通过将代表方法转化为UniMem形式，作者提出新方法UniMix，结合各种算法优点，在处理长上下文任务时表现出优越性能。
本文是LLM系列文章，针对《UniMem: Towards a Unified View of Long-Context Large Language Models》的翻译。
摘要
长上下文处理是制约大型语言模型适用性的关键能力。尽管有各种方法致力于增强大型语言模型（LLM）的长上下文处理能力，但它们都是以孤立的方式开发的，缺乏对其优势的系统分析和整合，阻碍了进一步的发展。在本文中，我们介绍了UniMem，这是一个统一的框架，从LLM的记忆增强的角度重新表述了现有的长上下文方法。UniMem有四个关键维度：记忆管理、记忆写作、记忆阅读和记忆注入，为理解各种长上下文方法提供了系统的理论基础。我们在UniMem的基础上重新制定了16种现有方法，并将四种具有代表性的方法：Transformer XL、Memorizing Transformer、RMT和Longformer分析为等效的UniMem形式，以揭示它们的设计原理和优势。基于这些分析，我们提出了UniMix，这是一种融合了这些算法优势的创新方法。实验结果表明，UniMix在处理长上下文方面取得了优异的性能，其困惑度明显低于基线。
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