MemGPTإطار عمل يمنح نماذج اللغة الكبيرة ذاكرة طويلة الأجل وإدارة سياق ذاتية تتجاوز حدود الرموز الثابتة

هي مجانية ومفتوحة المصدر إطار مصمم لاستجابة واحد من القيود الأساسية في أصحاب النماذج اللغوية الكبيرة: نافذة السياق الثابتة. تنشأ projekt من البحث في جامعة كاليفورنيا، بيركلي، وقد تم طرح فكرة التعامل مع السياق المحدود لعدة النمذج اللغوية مثل نظام تشغيل يستخدم تخزين الصفحات والدرجات الهرمية للتخزين لتعطى الأصحاب للنماذج أنهم يستخدمون ذاكرة فعلية أكبر وأستمرة. تحتوي منهجية MemGPT على أسلوب مباشر مستمد من تصميم أنظمة تشغيل. يفرق MemGPT بين الذاكرة في السياق الحالي (العلامات الحالية في نافذة الطلبات للنموذج) و الذاكرة الخارجية المحفوظة خارج السياق. يتمتع النموذج ذاته بحواسيب التابع (بتمهد إمكانية إجراء إجراءات في وقت ما لتحديد نقل المعلومات بين هذه المراتب - على سبيل المثال، حفظ الحقائق المهمة في التخزين الطويل، واسترجاع المعلومات السابقة ذات صلة، أو تعديل ذاكرته الأساسية. هذه السلوك التي تحكمها الذات هي ما يسمح لل एजنط بالمشاركة في حالة موثوقة وتطورية عبر محادثات طويلة أو文وعة تتجاوز النافذة الواحدة من السياق. يتarget هذا الإطار المبرمجين الذين يطورون एजENTS المحادثية التي تحتاج إلى الذاكرة الثبات لتلاميذ واستجابات سابقة، καθώς ويُشمل أيضاً ذوي المهام المتعلقة بتقديم التحليلات على المستندات على نطاقات لا يمكن تظبيصهم داخل الحالة المحددة. من خلال إدارة الذاكرة الاسترجاعية والمخازن الأرشيفية والسياق الوظيفي، تسمح ذاكرة MemGPT للأجانت الذين يمكنهم الإشارة إلى تفاصيل أبكر ظهرت في تداخل بدون الحاجة للمبرمجين إلى بناء خطوط استرجاع يدوية لأي حالة. عملة MemGPT يعمل مع الموديلات المستقلة مثل هذه من OpenAI وموديلات مفتوحة تستضيفها المستضيفة المحلية، وينت интجرتر مع قواعد البيانات البديلة للمساهمة ومخزونات أخرى لاستعادة الذاكرة بين الجلسات. تطورت المشروعLater وبعدها وأصبح مرتبط بشعبة Letta، شركة ومنصة تستمر في التطوير للمفاهيم الذاتية-الوظيفية للغاية، وتقدم خادمًا وبرمجيات حول الأفكار الأصلية. من أبرز ميزاتها وضوح مفاهيم وموضيع محددة ومخططات قابلة للاعادة استغلال للذاكرة الطويلة الأجل والتي تذهب beyond retrieval-augmented generation. وتأتي العواقب المتبادلة تقليدية لطرائق الأطراف एजنت: يتعود الدور الذاتي من حلقة الذاكرة على الاعتماد بدرجة كبيرة على موثوقية وظيفة الموديل - الوظيفية والتى تتأثر بنماذج صغيرة أو محددة، وكذلك يتضمن الخطوات الإضافية للذاكرة إضافات زائدة للطول وقوع التطبيقات، والتى تزيد من latency وتكلفة tokens. وفي صورة مشروع مفتوح يصعد بمرور الوقت، اشتدت التحول على التسميات، و API، والمحيطات المحيطة بهم، مما يجعلا مستنداته ومتطلبات التطوير أهداف متحركة.