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### 直译 - 基于 [32] 中的 Memory-VAE 方法，我们引入了 Memaformer，用以优化长上下文 LLM 在自回归推理时的性能。Memaformer 利用一种新颖的 Mema 模块来吸收与任务相关的长期记忆，在保持固定大小的同时，该模块的计算复杂度为 O(1)。此外，我们还设计了一种两阶段的训练策略，以提高模型有效利用这些记忆的能力。我们在涵盖语言建模、摘要生成、few-shot 学习和多轮对话等多种任务上的实验中，对 Memaformer 进行了评估。 #### ### 意译 ``` - 参考 [32] 中的 Memory-VAE 方法，我们提出了 Memaformer，旨在提升长上下文大语言模型在自回归推理时的效率。Memaformer 通过一个创新的 Mema 模块，以固定大小的存储空间和 O(1) 的计算复杂度，高效地吸收与任务相关的长期记忆信息。同时，我们设计了两阶段训练方案，以增强模型对记忆信息的利用效果。我们在语言建模、摘要生成、少样本学习以及多轮对话等多个任务中验证了 Memaformer 的性能。 ```