長期記憶を持つ？言語モデルのアーキテクチャ「Titans」の革新性をわかりやすく解説

1. Titans: 学習した記憶を推論時に活かす新手法

機械学習モデルは、一度学習した知識をうまく活用できているのでしょうか？

従来の Transformer や RNN/LSTM は、短期的な情報の処理は得意ですが、長期的な知識を保持するのが苦手でした。特に、長い文脈を理解する際の計算コストが高い という課題があります。

この問題を解決するために、新しい手法 Titans が提案されました。Titans は「推論時の記憶」を強化することで、AIが長期的な知識を活用できるようにします。

2. 従来の課題：記憶を保持できないAI

従来のAIモデルは、以下のような問題を抱えていました。

• Transformer：短期記憶（Attention）は強いが、長期記憶が苦手（計算コストが大きい）。
• RNNやLSTM：情報の蓄積が難しく、長い文脈を学習すると性能が低下する。

2.1. Titans の登場

Titans は Neural Long-Term Memory（NLTM） を採用し、推論時の記憶を動的に更新 する新しいAIアーキテクチャです。

NLTM は次の 3つの記憶モジュール を組み合わせて動作します。

1. Core（短期記憶）：Attentionを使って直近の情報を処理
2. Long-term Memory（長期記憶）：過去の情報を蓄積
3. Persistent Memory（持続記憶）：データに依存しない知識を保持

この仕組みにより、Titans は「学習時に得た情報を、推論時に効果的に活用できるAIモデル」として機能します。

2.2. 記憶の更新メカニズム

Titans は 驚き（Surprise） の概念を取り入れ、重要な情報を長期間保持します。

基本的なメモリ更新式： \[ M_t = M_{t-1} - \theta_t \nabla \ell (M_{t-1}; x_t) \]

• \( M_t \) : 時刻 \( t \) のメモリ状態
• \( \theta_t \) : 学習率（データ依存）
• \( \nabla \ell (M_{t-1}; x_t) \) : 損失関数の勾配（驚きの大きさ を示す）

驚きが大きいデータほど、記憶に強く反映されます。

2.3. 記憶の忘却メカニズム

長期記憶が無制限に増えると、重要な情報が埋もれてしまうため、Titans は 忘却メカニズム を導入しています。

\[ M_t = (1 - \alpha_t) M_{t-1} + S_t \]

• \( \alpha_t \)（忘却ゲート）は、不要な情報を削減するために使われる。
  • \( \alpha_t \to 0 \) の場合、過去の情報を保持。
  • \( \alpha_t \to 1 \) の場合、過去の情報をリセット。

これにより、必要な情報だけを保持し、不要な情報を削除する ことで記憶を最適化します。

3. まとめ

Titans は、従来のAIの記憶問題を克服し、短期記憶（Attention）＋長期記憶（NLTM） を統合した新しいアーキテクチャです。

従来のTransformerが苦手としていた「長期の記憶を保持する課題」を解決し、AIモデルの新たな可能性を広げる画期的な手法と言えるでしょう。

今後の展望 Titans は、記憶を活用するAIの進化において 大きなブレイクスルー となる可能性があります。

今後の研究で より効率的な長期記憶の管理手法 が確立されれば、AIの適用範囲がさらに広がるでしょう。