LLM 기반 AI 시스템에서 기억은 시간을 통해 지속적이고 일관된 상호작용을 지원하는데 중요한 역할을 합니다. 이전에는 LLM에 대한 기억을 탐구하는 조사가 있었지만, 이러한 조사들은 기억 기능을 지배하는 기본적인 작업에 대한 주의가 부족했습니다. 기억 저장, 검색, 생성과 같은 주요 구성 요소는 분리되어 연구되어 왔습니다. 하지만 이러한 작업들을 체계적으로 통합하는 통일된 프레임워크가 필요합니다. 이러한 연구와 논의는 다음 세대 대형 언어 모델에 대한 중요한 인사이트를 제공할 수 있습니다.

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