この記事では、LightMemという新しいメモリシステムを提案しています。従来の大規模言語モデル（LLMs）は、動的で複雑な環境において歴史的インタラクション情報を効果的に活用するのに苦労しており、これを解決するためにメモリシステムを導入することが重要です。LightMemは、性能と効率のバランスを考慮したもので、人間の記憶モデルにインスパイアされて、記憶を感覚記憶、短期記憶、長期記憶の三つの段階に分けています。これにより、軽量な圧縮を用いて無関係な情報を迅速にフィルタリングし、話題ごとに情報を整理、要約します。実験結果では、LightMemが従来のモデルに比べて精度が10.9%向上し、トークン使用量、APIコール、実行時間を大幅に削減しました。この研究は進行中ですが、特に効率的なメモリ利用が特徴です。