本文将介绍MemLong，这是一种创新的长文本语言模型生成方法。MemLong通过整合外部检索器来增强模型处理长上下文的能力，从而显著提升了大型语言模型（LLM）在长文本处理任务中的表现。
核心概念
MemLong的设计理念主要包括以下几点：
- 高效扩展LLM上下文窗口的轻量级方法。
- 利用不可训练的外部记忆库存储历史上下文和知识。
- 通过检索相关的块级键值（K-V）对来增强模型输入。
- 适用于各种仅解码器的预训练语言模型。
- 引入额外的记忆检索（ret-mem）组件和检索因果注意力模块。
MemLong的工作流程如图1所示：
图1：MemLong的记忆和检索过程示意图
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标签：检索,MemLong,模型,记忆,LLM,上下文 From： https://www.cnblogs.com/deephub/p/18413325