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内容提要
预训练语言模型通过记忆层提升性能，能够有效存储和检索信息。Meta的研究显示，记忆层在大型语言模型中优于传统密集模型，并在多个任务中显著提高效率和性能。
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关键要点
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预训练语言模型通过记忆层提升性能，能够有效存储和检索信息。
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Meta的研究表明，记忆层在大型语言模型中优于传统密集模型。
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记忆层使用可训练的键值查找机制，提供廉价的信息存储和检索能力。
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记忆层的改进和扩展可以显著增强密集神经网络的性能。
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记忆层与注意力层的主要区别在于键和值是可训练参数且数量更大。
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扩展记忆层时面临查询-键检索机制的瓶颈，采用可训练的product-quantized键来解决。
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研究通过并行化嵌入查找和聚合来提高记忆层的效率。
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共享记忆参数池的使用最大化了参数共享，提升了模型的通用性。
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引入具有silu非线性的输入相关门控来提高记忆层的训练性能。
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Memory模型在QA任务上的表现显著优于密集基线模型。
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Memory+模型的性能介于计算能力高出2到4倍的密集模型之间。
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在相同参数数量下，PEER架构的表现与Memory模型相似，但不及Memory+。
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在6400万个键下，Memory模型的性能接近Llama2 7B模型，使用的FLOPs却少得多。
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记忆增强模型的表现明显优于密集基线，尤其是在大规模参数设置下。
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