即時記憶增強

速報

DYNA：以時間知識圖增強大型語言模型的即時記憶

大型語言模型在加入新知識時常會遺忘或需高成本再訓練。研究者開發 DYNA，將凍結的模型與時間知識圖結合，利用隨機遊走與中心性選取相關節點，於回應時補充資訊。實驗顯示，與微調比較可減少約 7% 的遺忘，且在時間排序上提升約 5%。圖的聚類係數與檢索表現正相關，顯示圖結構影響記憶效果。