Neocortex

新的“User as Engram”方法通过大脑启发的记忆编辑实现LLM的个性化

研究人员提出了一种名为“User as Engram”的新方法，用于个性化语言模型，该方法借鉴了人脑的记忆系统。与目前将用户数据存储在外部或使用可能污染模型的每用户LoRA适配器的方法不同，这种新方法将用户内容存储为模型记忆表中的手术式编辑。这种方法显著减小了内存占用，并将间接推理准确性平均提高了5.6倍，同时确保单个用户数据不会对模型的通用推理能力产生负面影响。