LoRAを逐次更新可能な記憶領域として用いるパラメータ記憶の仮説メモ

Zenn / 4/20/2026

💬 OpinionIdeas & Deep AnalysisModels & Research

共有:

Key Points

LoRAを「逐次更新可能な記憶領域」とみなす仮説にもとづき、学習済みモデルに対して追加・更新し続ける形で知識/嗜好を保持できる可能性を整理しています。
従来の追加学習（あるいは永続メモリ）との比較観点から、LoRAの“可更新性”と“パラメータとしての保持”が記憶に対応するという捉え方を提案しています。
記憶として機能するための条件や限界（更新の粒度、競合、保持期間/安定性など）を、仮説の形で検討しています。
実装・運用面では、LoRAアダプタの差し替え/更新を運用に組み込むことで、段階的な知識更新を実現する設計思想につながると示唆します。

1. はじめに LLM エージェントの記憶は、これまで主に外部メモリとして実装されてきた。RAG、ベクトルデータベース、会話ログ、要約メモ、スクラッチパッドなどがその典型である。この設計は、coding agent のように主要な入力がコード、仕様書、issue、ドキュメントなどのテキストである場合には合理的である。必要な情報を検索し、その都度プロンプトへ注入すればよいからである。しかし、GUI agent や physical AI まで視野を広げると事情は変わる。そこでは観測の中心がテキストではなく、連続した視覚入力、すなわち画像列や動画列になる。全観測をそのまま保存して検索し...

Continue reading this article on the original site.

Read original →