Evaluating Long-Term Memory for Long-Context Question Answering
Evaluating Long-Term Memory for Long-Context Question Answering [100.1] 質問応答タスクにアノテートした合成長文対話のベンチマークであるLoCoMoを用いて,メモリ拡張手法の体系的評価を行う。 以上の結果から,メモリ拡張アプローチによりトークン使用率が90%以上削減され,競争精度が向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Oct 2025 18:03:50 GMT)
長文におけるMemoryの有効性、「Our findings show that memory-augmented approaches re- duce token usage by over 90% while maintain- ing competitive accuracy. Memory architecture complexity should scale with model capability, with small foundation models benefitting most from RAG, and strong instruction-tuned rea- soning model gaining from episodic learning through reflections and more complex agentic semantic memory.」とモデルサイズの影響、タスクによるFull contextとの性能差も興味深い。