MEMORYLLM: Towards Self-Updatable Large Language Models

📄 arXiv: 2402.04624v2 📥 PDF

作者: Yu Wang, Yifan Gao, Xiusi Chen, Haoming Jiang, Shiyang Li, Jingfeng Yang, Qingyu Yin, Zheng Li, Xian Li, Bing Yin, Jingbo Shang, Julian McAuley

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-07 (更新: 2024-05-26)

备注: 13 pages, 9 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MEMORYLLM以解决大型语言模型知识更新问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 自更新机制 知识整合 内存池 变换器架构 长期信息保留 模型编辑

📋 核心要点

  1. 现有的大型语言模型在部署后无法动态更新，限制了其知识的扩展与适应能力。
  2. MEMORYLLM通过引入自更新参数和内存池，允许模型在保持性能的同时有效整合新知识。
  3. 实验结果显示，MEMORYLLM在知识更新和长期信息保留方面表现优异，且性能稳定。

📝 摘要（中文）

现有的大型语言模型（LLMs）在部署后通常保持静态，这使得将新知识注入模型变得困难。为此，本文提出了MEMORYLLM模型，包含自更新参数，能够有效整合新知识。MEMORYLLM结合了变换器和固定大小的内存池，能够自我更新文本知识并记忆先前注入的知识。评估结果表明，MEMORYLLM在模型编辑基准测试中表现出色，且在经过近百万次内存更新后，模型性能未出现下降，展示了其长期信息保留能力。代码和模型已开源。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型在部署后无法动态更新，导致新知识的注入困难，影响模型的适应性和实用性。

核心思路：MEMORYLLM通过设计一个固定大小的内存池，结合变换器架构，使得模型能够自我更新并记忆新知识，从而提升知识整合的效率。

技术框架：MEMORYLLM的整体架构包括变换器模块和内存池模块，变换器负责处理输入文本，内存池则用于存储和管理新知识。模型在训练和推理阶段均可访问内存池，以实现知识的动态更新。

关键创新：MEMORYLLM的核心创新在于其自更新能力和内存管理机制，使得模型能够在不损失性能的情况下，进行近百万次的知识更新，显著提升了信息的长期保留能力。

关键设计：在设计上，MEMORYLLM采用了特定的参数设置以优化内存池的使用效率，并设计了适应性损失函数以平衡新旧知识的整合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MEMORYLLM在模型编辑基准测试中表现优异，能够有效整合新知识，且在近百万次内存更新后，模型性能未出现下降，显示出其长期信息保留能力。与传统模型相比，MEMORYLLM在知识更新效率上有显著提升。

🎯 应用场景

MEMORYLLM的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括智能客服、个性化推荐系统和动态知识库等。通过实现模型的自我更新，能够使得这些系统在面对快速变化的信息环境时，保持高效的响应能力和准确性，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

Existing Large Language Models (LLMs) usually remain static after deployment, which might make it hard to inject new knowledge into the model. We aim to build models containing a considerable portion of self-updatable parameters, enabling the model to integrate new knowledge effectively and efficiently. To this end, we introduce MEMORYLLM, a model that comprises a transformer and a fixed-size memory pool within the latent space of the transformer. MEMORYLLM can self-update with text knowledge and memorize the knowledge injected earlier. Our evaluations demonstrate the ability of MEMORYLLM to effectively incorporate new knowledge, as evidenced by its performance on model editing benchmarks. Meanwhile, the model exhibits long-term information retention capacity, which is validated through our custom-designed evaluations and long-context benchmarks. MEMORYLLM also shows operational integrity without any sign of performance degradation even after nearly a million memory updates. Our code and model are open-sourced at https://github.com/wangyu-ustc/MemoryLLM.