Meta推大模型记忆增强方法MemWalker

要点:1.研究团队开发了名为MemWalker的树形记忆策略，使大型语言模型能够突破窗口长度限制，实现长文本的阅读和回答问题，而无需额外训练。2.MemWalker的工作原理分为记忆树构建和导航检索两个阶段，其中长文本被分割成小段，大模型对每段进行总结形成"叶子节点"和"非叶节点"，非叶节点用于定位答案，叶子节点用于推理答案。