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Experiment 1.4.9: Memory Bank优化 - 顺序冻结 + 相似度Loss + 维度修复
🔬 实验基础: 基于实验1.4.7的重要改进
🎯 研究目标: 提升Memory Bank的知识保护和检索准确性
🚀 三大核心创新:
1️⃣ 智能冻结策略改进
• 从随机冻结 → 顺序冻结前20%记忆条目
• 保护重要知识: 假设前面的记忆条目更重要，需要优先保护
• freeze_ratio=0.2: 冻结前20%的memory_bank条目
2️⃣ 查询-知识相似度Loss
• 新增相似度监督信号: 衡量查询向量与选中知识的匹配度
• 余弦相似度计算: F.cosine_similarity(query, selected_memory)
• 相似度统计: 平均值、最大值、最小值、标准差全方位监控
3️⃣ 维度截断问题修复
• 统一维度处理: knowledge_dim → dim，避免信息截断
• concat_dim修正: dim + num_selected * dim (之前是knowledge_dim)
• 记忆向量完整保留: 解决查询结果维度被不当压缩的问题
🏗️ 架构优化细节:
• GatedMemoryFusion维度一致性: 统一使用dim维度
• 记忆池化策略: 使用平均池化压缩knowledge_length维度
• 残差连接增强: 改进memory_output与主路径的融合
📊 实验配置:
• experiment_1_4_9-02: 8层网络完整测试
• experiment_1_4_9-04: 1层网络最小验证
• EMA更新机制: decay=0.9, update_freq=5
• 数据库初始化: sentence_trex_data.json文本数据
💡 技术假设:
顺序冻结策略能更好地保护重要知识，相似度Loss能提升检索精度，
维度统一能减少信息丢失，三者结合将显著改善Memory Bank性能。
🛠️ 基础设施改进:
• UUID映射系统: 跟踪记忆条目的原始数据源
• 增强缓存机制: 支持映射文件自动生成
• 监控系统升级: 相似度统计信息实时追踪
🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code)
Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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2025-09-05 14:24:48 +08:00 |
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Experiment 1.4.7: Memory Bank文本初始化 + 部分冻结机制
## 主要改进
- 🔥 Memory Bank文本初始化：使用sentence_trex_data.json真实文本数据
- 🔥 部分冻结机制：新增freeze_ratio=0.2，保护20%重要记忆条目
- 📊 性能提升：推理Loss改善5.5% (2.4699 vs 2.6142)
## 核心变更
### model/LMConfig.py
- 新增freeze_ratio参数，支持Memory Bank条目冻结控制
### model/model_memory.py
- 实现freeze_mask机制，随机冻结20%记忆条目
- EMA更新过滤：只更新未冻结条目，保护重要知识
- 统计信息增强：新增冻结条目数量和比例监控
### train_pretrain_accelerate.py
- model_memory完整初始化支持：文本数据处理、缓存机制
- sentence_trex_data.json文本tokenization和长度处理
- memory_bank_init缓存优化，提升重复实验效率
### 实验文档
- experiment/EXPERIMENT_1_4_7.md：完整实验记录和结果分析
- run_file/experiment_1_4_7.sh：实验执行脚本
- CLAUDE.md：架构设计防护规则和模型版本管理规范
## 实验结果
✅ 文本初始化效果验证：Loss性能改善5.5%
✅ 冻结机制技术实现：209,715/1,048,576条目成功冻结
❌ 生成连贯性仍需改进：架构级问题待解决
## 下一步优化
- EOS token控制修复
- Cross-attention权重优化
- 生成参数调优(temperature/top_p)
🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code)
Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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2025-08-19 19:32:52 +08:00 |
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