How I built a zero-token memory layer for LLMs (and why it outperforms vector store approaches)

제로 토큰 메모리 레이어로 LLM 성능을 개선한 방법을 설명합니다.

이 글에서는 LLM이 세션 간 정보를 잊는 문제에 대한 대안을 제시합니다. 기존의 벡터 저장소 접근법은 많은 양의 토큰 비용을 초래하는데, 저자는 BECOMER라는 새로운 개념의 메모리 레이어를 개발하여 이를 해결했습니다. 이 메모리 레이어는 LLM을 내장하지 않고 임베딩을 통해 정보를 검색하여 성능을 극대화합니다.

Describes how to improve LLM performance with a zero-token memory layer.

This article presents an alternative solution to the problem of LLMs forgetting information between sessions. Existing vector store approaches incur a high token cost, but the author developed BECOMER, a new memory layer idea. This memory layer does not integrate an LLM and instead retrieves information using embeddings to maximize performance.