Human-inspired Episodic Memory for Infinite Context LLMs
作者: Zafeirios Fountas, Martin A Benfeghoul, Adnan Oomerjee, Fenia Christopoulou, Gerasimos Lampouras, Haitham Bou-Ammar, Jun Wang
分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG, q-bio.NC
发布日期: 2024-07-12 (更新: 2025-10-10)
期刊: Proc. International Conference on Learning Representations (ICLR), 2025
💡 一句话要点
提出EM-LLM以解决长序列上下文处理问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 情节记忆 信息检索 长上下文处理 贝叶斯方法 图论 在线学习 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在处理长序列上下文时存在连贯性和准确性不足的问题，限制了其应用。
- EM-LLM通过整合人类情节记忆的机制，采用在线方式组织和检索信息，提升了上下文处理能力。
- 实验结果显示，EM-LLM在多个基准测试中超越了InfLLM和RAG，且在处理百万级标记时表现优异。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在处理长上下文时仍面临挑战，影响其连贯性和准确性。本文提出EM-LLM，一种将人类情节记忆和事件认知的关键方面整合到LLMs中的新方法，无需微调，能够高效处理几乎无限的上下文长度。EM-LLM通过在线方式将标记序列组织成连贯的情节事件，并通过两阶段的记忆过程进行检索。实验结果表明，EM-LLM在LongBench和∞-Bench基准测试中表现优越，超越了现有的检索模型InfLLM和RAG，且在大多数任务中超越全上下文模型，展示了其在处理大规模信息时的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在处理长上下文时的连贯性和准确性不足的问题。现有方法在面对长序列时，往往无法有效组织和检索信息，导致性能下降。
核心思路：EM-LLM的核心思路是模仿人类的情节记忆，通过将标记序列组织成连贯的情节事件，利用在线方式进行信息的高效检索，从而提升模型在长上下文中的表现。
技术框架：EM-LLM的整体架构包括两个主要模块：首先，通过贝叶斯惊讶度和图论边界细化将标记序列组织成情节事件；其次，采用两阶段的记忆检索过程，结合相似性和时间连续性进行信息检索。
关键创新：EM-LLM的主要创新在于其无微调的设计，能够在处理长上下文时保持计算效率，并且在事件分割上与人类感知事件之间存在强相关性，展示了人工系统与生物系统之间的相似性。
关键设计：EM-LLM在参数设置上采用了适应性策略，损失函数设计考虑了信息检索的效率，网络结构则通过图论方法优化了事件的边界划分，确保了模型在大规模数据处理中的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
EM-LLM在LongBench和∞-Bench基准测试中表现优越，超越了现有的InfLLM和RAG模型，且在处理10百万标记时仍保持高效，显示出其在长序列上下文处理中的显著提升。实验结果表明，EM-LLM在大多数任务中超越了全上下文模型，展示了其强大的信息检索能力。
🎯 应用场景
EM-LLM的研究成果具有广泛的应用潜力，特别是在自然语言处理、对话系统和信息检索等领域。其高效的上下文处理能力可以提升智能助手、自动问答系统和长文本理解的性能，未来可能推动更复杂的人工智能系统的发展。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have shown remarkable capabilities, but still struggle with processing extensive contexts, limiting their ability to maintain coherence and accuracy over long sequences. In contrast, the human brain excels at organising and retrieving episodic experiences across vast temporal scales, spanning a lifetime. In this work, we introduce EM-LLM, a novel approach that integrates key aspects of human episodic memory and event cognition into LLMs with no fine-tuning, enabling them to handle practically infinite context lengths while maintaining computational efficiency. EM-LLM organises sequences of tokens into coherent episodic events using a combination of Bayesian surprise and graph-theoretic boundary refinement in an online fashion. When needed, these events are retrieved through a two-stage memory process, combining similarity-based and temporally contiguous retrieval for efficient, human-inspired access to relevant information. Experiments on the LongBench and $\infty$-Bench benchmarks demonstrate EM-LLM's superior performance, consistently outperforming the state-of-the-art retrieval model InfLLM across various baseline LLMs. In addition, EM-LLM outperforms its popular counterpart, RAG, in a wide range of tasks, while requiring similar resources. Notably, EM-LLM's performance even surpasses full-context models in most tasks, while successfully performing retrieval across 10 million tokens -- a scale computationally infeasible for such models. Finally, our analysis reveals strong correlations between EM-LLM's event segmentation and human-perceived events, suggesting parallels between this artificial system and its biological counterpart, thereby offering a novel computational framework for exploring human memory mechanisms.