A Human-Inspired Reading Agent with Gist Memory of Very Long Contexts

📄 arXiv: 2402.09727v3 📥 PDF

作者: Kuang-Huei Lee, Xinyun Chen, Hiroki Furuta, John Canny, Ian Fischer

分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR

发布日期: 2024-02-15 (更新: 2024-07-22)

备注: Website: https://read-agent.github.io

💡 一句话要点

提出ReadAgent以解决长文本理解能力不足的问题

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

关键词: 长文本理解 记忆管理 信息检索 大型语言模型 阅读理解

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在处理长文本时存在上下文长度限制，且对长输入的理解能力不足。
  2. 本文提出ReadAgent，通过模仿人类的阅读方式，使用提示系统来管理和压缩长文本信息。
  3. 实验结果表明，ReadAgent在三个长文档阅读理解任务中均优于基线，扩展了有效上下文长度3.5至20倍。

📝 摘要（中文）

当前的大型语言模型（LLMs）在处理长文本时存在最大上下文长度限制，且对长输入的消化能力不足。为了解决这些问题，本文提出了ReadAgent，一个能够将有效上下文长度提高至20倍的LLM代理系统。ReadAgent的设计灵感来源于人类如何互动地阅读长文档，采用简单的提示系统，利用LLMs的语言能力来（1）决定存储哪些内容在记忆片段中，（2）将这些记忆片段压缩为称为“要点记忆”的短期记忆，以及（3）在需要回忆相关细节以完成任务时，从原始文本中查找段落。通过在QuALITY、NarrativeQA和QMSum三个长文档阅读理解任务上进行评估，ReadAgent在所有任务中均优于基线方法，同时将有效上下文窗口扩展了3.5至20倍。

🔬 方法详解

问题定义：当前大型语言模型在处理长文本时，存在最大上下文长度限制，导致其无法有效理解和利用长输入的信息。这限制了其在长文档阅读理解任务中的表现。

核心思路：本文提出ReadAgent，模仿人类的阅读方式，通过动态管理记忆内容和压缩信息来提高长文本的处理能力。该方法通过存储、压缩和检索信息来增强模型的上下文理解能力。

技术框架：ReadAgent的整体架构包括三个主要模块：内容存储模块、要点记忆压缩模块和信息检索模块。内容存储模块负责决定哪些信息需要存储，压缩模块将信息压缩为短期记忆，而检索模块则在需要时从原始文本中查找相关段落。

关键创新：ReadAgent的核心创新在于其“要点记忆”机制，通过压缩长文本信息并动态检索，显著提高了有效上下文长度，与传统方法相比，能够更好地处理长文本。

关键设计：在设计中，ReadAgent采用了先进的提示系统，结合了记忆管理和信息检索的策略，确保在不同任务中都能有效地利用上下文信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，ReadAgent在QuALITY、NarrativeQA和QMSum三个长文档阅读理解任务中均表现优异，超越了所有基线方法，扩展了有效上下文窗口3.5至20倍，显示出其在处理长文本方面的显著优势。

🎯 应用场景

ReadAgent的潜在应用领域包括长文档阅读理解、信息检索和知识管理等。其设计理念可以为教育、法律文书分析和科研文献综述等场景提供更高效的解决方案，未来可能对自然语言处理领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Current Large Language Models (LLMs) are not only limited to some maximum context length, but also are not able to robustly consume long inputs. To address these limitations, we propose ReadAgent, an LLM agent system that increases effective context length up to 20x in our experiments. Inspired by how humans interactively read long documents, we implement ReadAgent as a simple prompting system that uses the advanced language capabilities of LLMs to (1) decide what content to store together in a memory episode, (2) compress those memory episodes into short episodic memories called gist memories, and (3) take actions to look up passages in the original text if ReadAgent needs to remind itself of relevant details to complete a task. We evaluate ReadAgent against baselines using retrieval methods, using the original long contexts, and using the gist memories. These evaluations are performed on three long-document reading comprehension tasks: QuALITY, NarrativeQA, and QMSum. ReadAgent outperforms the baselines on all three tasks while extending the effective context window by 3.5-20x.