人工智能的迅猛发展，特别是大型语言模型（LLMs）的出现，正在深刻改变我们的生活。那么，这些 LLMs 究竟是如何存储和记忆海量知识的呢？
LLMs 是通过大批量语料库的训练，积累了大量的语言知识、常识和专业技能。然而，它们也有一些不足，比如知识会过时，甚至会出现所谓的 “幻觉”。为了应对这些问题，科学家们提出了知识编辑和调用外部知识库等方法。
在 LLM-based Agents 中，记忆模块扮演着关键角色。它储存了代理的过去观察、思考和行动，通过特定的记忆机制，代理可以反思并应用先前的策略，从而适应新环境。提升记忆能力的方法主要有三种：
- 扩展 Backbone 架构的长度限制：通过改进 Transformers 的序列长度限制，使模型可以处理更长的输入序列。
- 总结记忆（Summarizing）：对记忆进行摘要，总结出关键细节，便于提取。
- 压缩记忆（Compressing）：使用向量或其他数据结构对记忆进行压缩，提高检索效率。
记忆的检索方法同样重要，只有检索到合适的内容，代理才能访问到最相关和准确的信息。
尽管 LLMs 在熟悉任务上的表现出色，但在新领域的表现却不尽如人意。研究显示，LLMs 更多依赖于记忆而非真正的推理能力。通过反复训练和人类反馈，LLMs 展现出一定的推理能力，但仍有局限。麻省理工学院的研究指出，生成式人工智能在处理任务时，更依赖强大的记忆力，而非真正的推理。
在实际应用中，LLMs 的记忆和推理能力也有实际用途。它们通过记忆过去的观察、思考和行动序列，能够反思并应用先前的策略。比如在客户支持行业，LLMs 已经开始改变传统服务模式，利用记忆和推理能力提供更为精准和高效的客户服务。
虽然 LLMs 展现了能力，但在实际应用中还是有不少挑战。首先是稳健性问题。研究发现，措辞方式的微小变化可能导致模型失效。比如，GPT-4 面对措辞稍有不同的问题时，给出的答案可能完全不同。
其次，记忆与推理的平衡也是个大问题。LLMs 需要在提升记忆能力的同时增强推理能力，以应对复杂任务。现有方法包括扩展 Backbone 架构的长度限制、总结记忆和压缩记忆等，但这些方法在实际应用中还有待进一步优化。
通过探讨大型语言模型（LLMs）的知识存储、记忆机制以及推理能力，我们对它们的现状和挑战有了更清晰的认识。尽管 LLMs 在许多任务中表现优异，但在推理和稳健性方面依然有明显的短板。处理复杂推理任务时，它们的表现不尽如人意，常常因为输入措辞的变化而导致结果不一致。同时，知识更新和记忆检索效率也需要进一步提升。