MemOS: Революция в управлении памятью для адаптивных больших языковых моделей

Проблема памяти в больших языковых моделях

Большие языковые модели (LLM) играют ключевую роль в достижении Искусственного Общего Интеллекта (AGI), однако их возможности управления памятью остаются значительным ограничением. Традиционные LLM в основном полагаются на фиксированные знания, зашитые в весах модели, и кратковременный контекст во время работы. Это затрудняет сохранение и обновление информации с течением времени. Такие методы, как Retrieval-Augmented Generation (RAG), пытаются интегрировать внешние знания, но не обеспечивают структурированное управление памятью. В результате возникают проблемы с забыванием прошлых взаимодействий, низкой адаптивностью и разрозненной памятью на разных платформах. По сути, современные LLM не рассматривают память как управляемый, постоянный или совместно используемый ресурс, что ограничивает их практическое применение.

Представляем MemOS: Операционная система памяти

Для решения этих проблем команда исследователей из MemTensor Technology Co., Шанхайского университета Цзяо Тун, Университета Жэньминь Китая и Исследовательского института China Telecom разработала MemOS. Эта инновационная операционная система памяти выводит память в язык моделей на первый план как важный ресурс. В центре MemOS находится MemCube — единая абстракция памяти, управляющая тремя типами памяти: параметрической, активационной и текстовой. MemOS обеспечивает структурированное, отслеживаемое и кросс-задачное управление памятью, позволяя моделям постоянно адаптироваться, учитывать предпочтения пользователей и поддерживать последовательность поведения. Такой подход превращает LLM из статичных генераторов текста в развивающиеся системы с возможностями долгосрочного обучения и координации между платформами.

Структурированные типы памяти и единый фреймворк

MemOS разделяет память на три типа:

Параметрическая память: знания, зашитые в весах модели через предварительное обучение или дообучение.
Активационная память: временные внутренние состояния, такие как кеши ключ-значение и паттерны внимания, используемые во время вывода.
Текстовая память: редактируемые и доступные внешние данные, например документы или подсказки.

Эти типы памяти взаимодействуют в рамках MemCube, который хранит как содержимое, так и метаданные. Это позволяет динамическое планирование, контроль версий, регулирование доступа и преобразование между типами памяти. Единая система улучшает способность модели вспоминать релевантную информацию, адаптироваться и развивать свои возможности за пределы статичного генератора.

Архитектура и функциональность MemOS

MemOS построена на трехслойной архитектуре:

Интерфейсный слой: обрабатывает пользовательские запросы и разбивает их на задачи, связанные с памятью.
Операционный слой: управляет планированием, организацией и эволюцией различных типов памяти.
Инфраструктурный слой: обеспечивает безопасное хранение, контроль доступа и поддержку сотрудничества между агентами.

Все взаимодействия с памятью проходят через MemCube, что даёт возможность отслеживаемых и политически управляемых операций. Модули, такие как MemScheduler, MemLifecycle и MemGovernance, поддерживают непрерывный адаптивный цикл памяти — от получения запроса, внедрения памяти в рассуждения, до сохранения полезных данных для будущего использования. Такая архитектура повышает отзывчивость, персонализацию и гарантирует, что память остаётся структурированной, безопасной и повторно используемой.

Перспективы развития

MemOS закладывает основу для новой парадигмы в развитии LLM, делая память центральным и управляемым элементом. В отличие от традиционных моделей, которые зависят от статичных весов и временных состояний, единый фреймворк MemOS поддерживает связное рассуждение, адаптивность и сотрудничество. В будущем планируется возможность обмена памятью между моделями, саморазвивающиеся блоки памяти и децентрализованный рынок памяти для поддержки непрерывного обучения и интеллектуальной эволюции.