CAMELoT: Towards Large Language Models with Training-Free Consolidated Associative Memory

📄 arXiv: 2402.13449v1 📥 PDF

作者: Zexue He, Leonid Karlinsky, Donghyun Kim, Julian McAuley, Dmitry Krotov, Rogerio Feris

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-21

💡 一句话要点

提出CAMELoT以解决长输入序列处理问题

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

关键词: 大型语言模型 关联记忆 长输入序列 非参数模型 上下文学习

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在处理长输入序列时面临内存和运行时成本高的问题，限制了其应用。
  2. 本文提出的关联记忆模块可以与预训练的LLM结合，无需再训练，支持任意长度输入序列处理。
  3. 实验结果表明，该方法在长上下文建模中显著降低了困惑度，最高可达29.7%的提升，表现优越。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在处理长输入序列时面临高内存和运行时成本的挑战。尽管内存增强模型为此提供了有前景的解决方案，但现有方法受限于内存容量，并且需要昂贵的再训练来与新的LLM集成。本文提出了一种关联记忆模块，可以与任何预训练的（冻结的）基于注意力的LLM结合，无需再训练，从而使其能够处理任意长的输入序列。与以往方法不同，我们的关联记忆模块将单个标记的表示整合为一个非参数分布模型，动态管理新数据的创新性和近期性。通过从这种整合的关联记忆中检索信息，基础LLM在长上下文建模中实现了显著的困惑度降低（在Arxiv上最高可达29.7%），即使在仅有128个标记的小上下文窗口下，该架构也表现出优越的性能，并且能够在更大规模的示例集上改善上下文学习。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在处理长输入序列时的内存和运行时成本问题。现有的内存增强模型由于容量限制和再训练需求，无法有效应对这一挑战。

核心思路：提出的关联记忆模块可以与任何预训练的注意力基础LLM结合，且无需再训练。该模块通过整合单个标记的表示为非参数分布模型，动态管理新数据的创新性和近期性，从而支持长输入序列的处理。

技术框架：CAMELoT架构包含一个关联记忆模块，该模块与基础LLM相结合，允许在不改变LLM参数的情况下进行信息检索。整体流程包括数据输入、信息整合、动态管理和输出生成等阶段。

关键创新：最重要的创新点在于关联记忆模块的设计，它通过非参数分布模型有效整合信息，区别于传统方法的固定容量和再训练需求。

关键设计：该模型在参数设置上采用动态平衡机制，确保新数据的创新性与近期性得到合理管理，具体的损失函数和网络结构细节在论文中详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，CAMELoT在长上下文建模中实现了显著的困惑度降低，最高可达29.7%的提升，相较于其他基线模型表现出更优越的性能，尤其是在仅有128个标记的小上下文窗口下。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和信息检索等。通过提高大型语言模型处理长输入序列的能力，CAMELoT能够在实际应用中提供更高效的上下文理解和信息检索，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) struggle to handle long input sequences due to high memory and runtime costs. Memory-augmented models have emerged as a promising solution to this problem, but current methods are hindered by limited memory capacity and require costly re-training to integrate with a new LLM. In this work, we introduce an associative memory module which can be coupled to any pre-trained (frozen) attention-based LLM without re-training, enabling it to handle arbitrarily long input sequences. Unlike previous methods, our associative memory module consolidates representations of individual tokens into a non-parametric distribution model, dynamically managed by properly balancing the novelty and recency of the incoming data. By retrieving information from this consolidated associative memory, the base LLM can achieve significant (up to 29.7% on Arxiv) perplexity reduction in long-context modeling compared to other baselines evaluated on standard benchmarks. This architecture, which we call CAMELoT (Consolidated Associative Memory Enhanced Long Transformer), demonstrates superior performance even with a tiny context window of 128 tokens, and also enables improved in-context learning with a much larger set of demonstrations.