Memory Transformer — テキスト向けニューラルメモリ

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Memory Transformer — テキスト向けニューラルメモリ

Memory Transformer — テキスト向けニューラルメモリ

Transformer風のエンコーダと学習可能なメモリスロットを組み合わせ、外部ベクトルデータベースを使わずにテキスト記憶の保存と検索を行う軽量なPyTorchライブラリ。オフラインでの高速な参照、エージェントやチャット履歴のメモリ保持、埋め込みベースの近似検索を小さなモデルで実現することを目的としている。

https://github.com/Pro-GenAI/Memory-Transformer

概要

Memory Transformerは、テキストデータの「記憶」をニューラルモジュール内部に直接格納し、外部のベクトルDBを不要にすることを目指したコンパクトなPyTorchライブラリです。Transformerに着想を得たエンコーダで入力テキストを埋め込みに変換し、学習可能なメモリスロット（パラメータとして持つキー／値行列など）に書き込み・クエリを行います。設計は軽量で実装がシンプルなため、小規模モデルやオフライン環境での利用、対話エージェントの短期／長期記憶の実装に向いています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 4
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 4
  • コミット数: 4
  • ファイル数: 7
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • 学習可能な「メモリスロット」を持つニューラルモジュールでテキスト記憶を内部保持
  • Transformer風のエンコーダによる埋め込み生成とアテンションベースの検索
  • 外部ベクタDB不要、純粋にPyTorchオブジェクトで完結
  • 軽量・オフライン志向でエッジやローカル環境に適合

技術的なポイント

Memory Transformerの中心的なアイデアは「メモリをネットワークの内部パラメータとして持つ」点にあります。典型的にはメモリスロットは固定長のベクトル集合（キー/値ペアや単一の記憶行列）として実装され、これらはモデルのパラメータとして学習可能です。入力テキストはTransformer風のエンコーダでトークンや文レベルの埋め込みへ変換され、クエリベクトルとメモリキーとの類似度（内積やスケールドドットプロダクト）に基づいて重みづけされた読み出しが行われます。読み出し結果は値スロットから集約され、下流の予測や復元タスクに使えます。

書き込みは複数の方法で実現可能ですが、本リポジトリは「学習による更新」と「明示的な書き込みAPI」を想定しているようです。つまり、ある出来事やテキストをメモリに保存する際には、対応する埋め込みを生成してメモリスロットに割り当てる（または既存スロットを上書き／混成する）操作が提供され、学習フェーズでは損失に基づく勾配でメモリ自体を最適化できます。このアプローチは外部DBを介さないためレイテンシが低く、オフラインでの完結性やデプロイの単純化という利点があります。

一方で注意点もあります。メモリ容量はパラメータ数に依存するためスケールには限界があり、長期保存や非常に大規模な知識ベースには不向きです。さらに、メモリがネットワークパラメータとして更新されるため「破壊的忘却（catastrophic forgetting）」や望ましくない干渉が生じやすく、継続学習や寿命管理の設計が必要です。検索精度は学習済み埋め込みとスロット配置に依存するため、良好な埋め込み空間の設計や正則化、スロット数の調整が重要になります。総じて、Memory Transformerは軽量にローカルで動作するニューラルメモリ機構を提供し、対話システムやオンデバイスエージェントの短期・中期メモリ用途に有用です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
  • LICENSE.md: file
  • README.md: file
  • mem_t: dir（メモリモジュール本体の実装が含まれていると推定）
  • paper: dir（関連論文やメモのPDF/ノート） …他 2 ファイル

リポジトリは小規模で、mem_tディレクトリにコアのPyTorch実装がまとまっている構成が想定されます。READMEには導入・利用例・APIの説明があるため、実際に組み込む際はそこを参照してエンコーダやメモリの初期化、読み書きの呼び出し方法を確認してください。

まとめ

外部DB不要で軽量なニューラルメモリを実験・実装するための実用的な出発点。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Memory Transformer: Neural Memory Storage for Textual Data

Memory Transformer is a compact, practical library for storing and retrieving textual memories directly inside small neural modules — no external vector DB required. It brings transformer-inspired encoders together with trainable memory slots so applications can write, query, and manage memories using pure PyTorch objects.

Why it matters

  • Store memory signals in neural weights for tight, offline retrieval.
  • Lightweight: designe…