كشف باحثون عن بنيتين جديدتين للذاكرة، أطلقوا عليهما Mem0 و Mem0g، صُممتا خصيصًا لتعزيز قدرة نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) على الحفاظ على سياق محادثات متماسك ومتسق على امتداد فترات زمنية طويلة. تعمل هاتان البنيتان بكفاءة على استخلاص وتوحيد واسترجاع المعلومات الجوهرية من المحادثات، وذلك بهدف تزويد وكلاء الذكاء الاصطناعي بذاكرة تحاكي الذاكرة البشرية، لا سيما في المهام التي تتطلب استرجاع المعلومات من تفاعلات مطولة. يمثل هذا التطور نقلة نوعية للمؤسسات التي تتطلع إلى نشر وكلاء ذكاء اصطناعي أكثر اعتمادية في التطبيقات التي تتعامل مع تدفقات بيانات واسعة النطاق.
تعتمد بنية خط أنابيب Mem0 على مرحلتين رئيسيتين: الاستخلاص والتحديث. تتولى مرحلة الاستخلاص معالجة الرسائل الجديدة، وإضافة سياق من الرسائل الحديثة وملخص للمحادثة الدائرة. في المقابل، تقوم مرحلة التحديث بتقييم 'الحقائق المرشحة' الجديدة مقارنةً بالذكريات الموجودة، مع الاستفادة من القدرات المنطقية لنموذج اللغة الكبير (LLM) لإضافة الذكريات أو تحديثها أو حذفها حسب الحاجة. أما Mem0g، فهي تعتمد على Mem0 ولكنها تتميز بتمثيلات ذاكرة قائمة على الرسوم البيانية، مما يتيح نمذجة العلاقات المعقدة بين المعلومات المتضمنة في المحادثة باستخدام الكيانات والعلاقات المختلفة. تُظهر التقييمات أن كلاً من Mem0 و Mem0g تتفوقان على أنظمة الذاكرة الحالية أو تضاهيها مع تحقيق تقليل كبير في زمن الوصول والتكاليف الحسابية، مما يبشر بظهور جيل جديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي للمحادثة يتميزون بموثوقية وكفاءة عاليتين.
النقاط الرئيسية
- Mem0 و Mem0g هما بنيتان مبتكرتان للذاكرة مصممتان لتحسين تماسك المحادثات التي تجريها نماذج اللغات الكبيرة (LLM) على مدى فترات طويلة.
- تعمل Mem0 بفاعلية على التقاط وتنظيم واسترجاع المعلومات ذات الصلة من المحادثات الجارية من خلال مرحلتي الاستخلاص والتحديث.
- تُعزز Mem0g بنية Mem0 بتمثيلات ذاكرة قائمة على الرسوم البيانية لنمذجة أكثر تطوراً للعلاقات المعقدة بين المعلومات.
- تتفوق كلتا البنيتين على أنظمة الذاكرة الحالية من حيث الدقة وزمن الوصول والتكاليف الحسابية، كما يتضح من خلال معيار LOCOMO.
- تعتبر Mem0 مناسبة لاسترجاع الحقائق المباشرة، بينما تتفوق Mem0g في مهام الاستدلال العلائقي أو الزمني.
في جملة واحدة
يمثل Mem0 و Mem0g قفزة نوعية في مجال ذاكرة الذكاء الاصطناعي، حيث يمكّنان وكلاء الذكاء الاصطناعي من الحفاظ على السياق عبر محادثات مطولة. تعد هاتان البنيتان بتحسين كبير في موثوقية وكفاءة الذكاء الاصطناعي للمحادثة في مختلف تطبيقات المؤسسات.
المصادر: 1