NGM模块实现无训练即插即用LLM内存

研究者提出N-gram Memory（NGM）模块，旨在解决大语言模型内存扩展问题。该方案实现无需训练的即插即用式增强，简化了模型优化流程。 模块核心机制是直接复用主干模型预训练的token嵌入空间作为内存库。通过这一方式，NGM避免了额外嵌入参数学习及外部检索基础设施依赖，显著降低了对现有LLM架构的侵入性。 这一进展为LLM长期记忆与知识管理提供了轻量化技术路径，在保持模型性能的同时提升了部署灵活性，无需重新训练即可集成。

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