LaCy: 小規模言語モデルが学ぶべきことは損失だけの問題ではない
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研究者らが、小規模言語モデル（SLM）の知識容量の限界と事実誤認の問題を指摘し、外部情報源へのアクセスによる改善策を提案した。
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本論文は、ICLRにおけるLLMベースのエージェントシステムのためのメモリに関するワークショップで採択されました。
言語モデルは、パラメータ内により多くの世界知識を圧縮し続けることで一貫して進化してきましたが、事前学習によってモデルに埋め込まれる知識の量はパラメータサイズによって上限が決まります。特に、Small Language Models（SLMs：小規模言語モデル）の容量は限られているため、事実と異なる生成結果が生じる問題が発生します。この問題は、SLMが外部ソースにアクセスできる能力を与えることで緩和されることがよくあります。具体的には、より大規模なモデルや文書、データベースをクエリする機能です。この設定の下で、私たちは以下の根本的な問題について研究します：どの…
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This paper was accepted at the Workshop on Memory for LLM-Based Agentic Systems at ICLR.
Language models have consistently grown to compress more world knowledge into their parameters, but the knowledge that can be pretrained into them is upper-bounded by their parameter size. Especially the capacity of Small Language Models (SLMs) is limited, leading to factually incorrect generations. This problem is often mitigated by giving the SLM access to an outside source: the ability to query a larger model, documents, or a database. Under this setting, we study the fundamental question of which…
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