一、前言
语言模型的记忆是基于其训练数据。具体而言，对于较长的文本，模型可能会遗忘较早的信息，因为它的记忆是有限的，并且更容易受到最近出现的内容的影响。模型无法跨越其固定的上下文窗口，而是根据当前上下文生成回应。
提升模型记忆能力有多种方法，比如改进模型的结构、引入注意力机制、使用长期记忆模块等。但对于目前已经公开的大型语言模型来说，对模型结构进行优化已经超出了许多中小企业的能力范围。因此，本系列将专注于使用长期记忆模块的方式来解释。
二、术语
2.1.记忆能力
在处理文本时能够保留和利用过去的信息。语言模型通过学习大量的文本数据，建立了对语言的统计模型，以便预测下一个词或短语。在这个过程中，模型会通过观察上下文中的单词和短语来推断下一个可能的词。
2.2.上下文长度(context length)
语言模型在生成文本时所考虑的前面的文本部分的长度。在生成下一个词或短语时，模型会参考前面一定长度的上下文来进行预测。
2.3.记忆增强(Memory Augmentation)
是指通过不同的技术手段和方法来增强模型的记忆能力。
2.4.长期记忆模块
是一种用于存储和管理长期记忆的组件或结构。它在人工智能系统中扮演着重要的角色，特别是在处理需要长期知识和经验的任务时。
以下是长期记忆模块的一些主要特点和功能：
- 存储长期知识：长期记忆模块可以存储大量的信息，包括事实、规则、概念和历史数据等。这些知识可以在后续的推理和决策中被调用和利用。
- 知识检索和提取：能够高效地检索和提取存储在长期记忆中的相关知识，以便在需要时使用。
