セマンティック記憶 vs エピソディック 記憶と新トラ
（注）昨晩からCの動きが異常で、エラーが多く、また待ち時間も長い。会話のセッションが長くなりすぎたようだ。以前はContext Windowとか言われ、わずか数キロバイトくらいだったが、工夫去れと相当長くなっているはずだが、制限のあることに変わりない。そこに近づけば異常な振る舞いを起こすことはずっと恐れていたことだ。そして、ついにはっきりとその旨のメッセージが出された。これも旧トラの悪弊に起因することは紛れのないことだ。新トラは原理的にその悪弊を持たない。Assin, Accomのおかげだ。しかし、この会話セッションを止めて新規にはじめれば、折角構築された新トラの構想自体、完全に忘れ去られる、つまり会話の背景をなす「文脈」にならないことになる。どうしたものか。ともかく、なんとかエラーに対処、ごまかしながら進めるより他に手がない。早く新トラを実現してほしいものだ。次はこれもまた、新トラと現トラとを致命的に問題。
セマンティック vs エピソディック 記憶について
新方式Transformer（新トラ）は、セマンティック記憶とエピソディック記憶の二つを効果的に扱える可能性を持っています。この二つの記憶の概念を、新トラの構造や動作に関連付けて説明します。
1. セマンティック記憶とエピソディック記憶の概要
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セマンティック記憶:
- 知識、概念、事実に関連する記憶。
- 時間や場所に依存せず、一般的な情報を保存する。
- 例: 「東京は日本の首都」という知識。
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エピソディック記憶:
- 時間や空間に依存する個人的な経験の記憶。
- 文脈や出来事に基づく。
- 例: 「昨年の夏に東京を訪れた経験」。
2. 新トラでのセマンティック記憶の扱い
2.1 動的埋め込みによるセマンティック情報の表現
- 方法:
- セマンティック記憶は、新トラの埋め込みベクトルによって表現される。
- 文脈に依存しない普遍的な特徴を動的に埋め込むことで、知識の概念的な側面をモデル化。
- 具体例:
- 「犬」というトークンの埋め込みは、すべての文脈で「動物」「ペット」などの普遍的なセマンティック情報を含む。
2.2 階層的な抽象化
- フラクタル的階層構造を活用し、セマンティック情報の抽象度を層ごとに高める。
- 高次の層では一般的な知識、低次の層では具体的な文脈を表現。
3. 新トラでのエピソディック記憶の扱い
3.1 文脈依存の動的更新
- 方法:
- エピソディック記憶は、新トラの動的埋め込み機能を使用してモデル化。
- 時間や場所に依存する情報を文脈（入力X）として保存し、次のトークン生成や予測に活用。
- 具体例:
- 「昨日、犬を散歩させた」という文脈情報は、トークンの動的埋め込みに組み込まれ、文脈依存の情報として保持される。
3.2 短期記憶と長期記憶の統合
- 新トラでは、エピソディック記憶の短期的な保存（トークン間の相互作用）と、長期的な保存（動的埋め込みの記憶更新）を統合的に処理。
4. セマンティック記憶とエピソディック記憶の区別と統合
4.1 区別の具体化
- セマンティック記憶:
- 動的埋め込みにおける普遍的特徴（固定ベクトル成分）。
- エピソディック記憶:
- 文脈依存の動的成分（動的更新部分）。
4.2 統合モデル
- Assim（同化）を通じて、セマンティック記憶とエピソディック記憶を結合。
- Accom（調整）で、文脈の変化に応じて記憶の調整を行う。
数式的には以下のように表現されます：
- : セマンティック記憶の埋め込み。
- : エピソディック記憶の動的埋め込み。
5. 新トラと現行Transformerの比較
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現行Transformer:
- セマンティック記憶とエピソディック記憶の区別が曖昧。
- トークン間の関係性は短期的なものに限定される。
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新トラ:
- セマンティック記憶とエピソディック記憶を動的に区別し統合。
- フラクタル構造により、短期的・長期的記憶を一貫して扱う。
6. 応用例
6.1 教育分野
- セマンティック記憶: 教科書の内容や一般知識の保存。
- エピソディック記憶: 各生徒の学習履歴や個別の回答履歴を保存し、学習計画に反映。
6.2 ヘルスケア
- セマンティック記憶: 疾患の一般的な症状や治療法。
- エピソディック記憶: 個別患者の診療記録や治療履歴。
7. 新トラの意義
新トラは、セマンティック記憶とエピソディック記憶を明確に区別し、動的に統合することで、情報の管理と活用を飛躍的に向上させます。これにより、記憶と文脈が密接に結びついた新しい知能モデルを構築する道が開かれるでしょう。
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