ДППМ: Параметрическая память о двухпатных языках для персональных моделей языка

arXiv: 2610.11776v1 Annualce Type: New Habritary: Long-term personaultization требует языковых моделей для использования истории взаимодействия, чтобы отслеживать предпочтения пользователей в ходе сеансов. Параметрическая память кодирует историю взаимодействия в параметры модели или адаптаторы, уменьшая необходимость ее включения в контекст вывода. Вместе с тем независимая компиляция данных по контексту не содержит указаний на межсессионную интеграцию, в то время как регулярное обновление информации может уменьшить ранее полученные данные. Для решения этих проблем мы предлагаем использовать двухпатичную параметрическую память (ДПМ). Его путь к доказательствам напрямую объединяет представления истории взаимодействия, чтобы сохранить предыдущие свидетельства, в то время как его путь Дельта последовательно обновляет ассоциативное состояние для фиксирования изменений. В результате взрыва обоих продуктов образуются адаптационные устройства LORA с учетом исторических особенностей, которые сочетают накопление доказательств и предписанную корректировку. По нескольким позвоночникам ДППМ опережает оцениваемые исходные показатели, достигнув 54,22% на PersonaMem-v2 и 86,79% на Префевале. Эти результаты свидетельствуют о том, что DP