DAMAT — Dialogue-Aware Memory-Augmented Transformer

1.

Dialogue-Aware
Memory-Augmented
Transformer
Патентуемая архитектура LLM для сохранения смысла
в длительных многоходовых диалогах
Архитектурный анализ и план реализации

2.

Содержание
01
Проблема потери смысла
02
Обзор арх итектурных решений
03
Арх итектура DAMAT
04
План реализации
Корневые причины и специф ика диалогов
Категории, сравнение, матрица решений
Гибридный подход и патентуемые компоненты
Roadmap, конф игурации, метрики

3.

01
Проблема
Почему современные LLM теряют смысл в длительных
диалогах

4.

Корневые причины потери когерентности
Квадратичная сложность O(n²)
Последствия для диалогов
Self-attention имеет квадратичную сложность. При росте контекста
с 4K до 128K токенов вычисления возрастают в 1 024 раза. Модель
▶ Катастроф ическое забвивание ранних ф актов
вынуждена обрезать историю, теряя критические детали.
Эф ф ект "los t in the middle"
Модели значительно хуже используют инф ормацию из середины
длинного контекста. Softmax нормализует веса по всем токенам,
▶ Поверхностные или ф актически неверные ответы
▶ Невозможность персонализации между сессиями
включая нерелевантные — внимание "размывается".
Отсутствие долгосрочной памяти
▶ Разрушение логической цепочки разговора
Transformer — s tateles s система. Между сессиями модель
полностью "забывает" коммуникацию. Нет встроенного механизма
семантической, эпизодической и процедурной памяти.
▶ Деградация качества с ростом длины диалога

5.

Специфика диалоговой когерентности
Почему общие long-context методы недостаточны
Мультиакторность
Турн-структура
Динамический контекст
Прагматический уровень
Диалог ведется несколькими
Диалог организован в ходы (turns).
Темы меняются, возвращаются,
Важны намерения (intents),
участниками. Важно отслеживать, кто
Когерентность зависит от понимания
вкладываются друг в друга. Модель
эмоции, подтекст — не только
и что сказал, к кому адресована
отношений между соседними и
должна отслеживать эволюцию
семантика.
реплика.
дальними ходами.
контекста.
Необходимые dialogue-s pecific компоненты:
●S peaker embeddings — явное кодирование участников диалога
●Turn-level attention — внимание на уровне ходов, не токенов
●E motion/Intent-aware attention — учет эмоционального тона и намерений
●Три типа памяти — семантическая, эпизодическая, процедурная

6.

02
Обзор решений
Анализ существующих архитектурных подходов для long-context задач

7.

Категории архитектурных решений
01
02
03
04
Расширение контекста
Разреженное внимание
Альтернативы Transformer
Гибридные архитектуры
● YaRN (RoPE scaling)
● Sliding Window Attention
● Mamba / SSM
● Samba
● NTK-aware scaling
● SWAT
● RWKV
● Nemotron-H
● LongRoPE
● Longformer
● ALiBi
● DeepSeek Sparse
Расширяют окно, но не решают "lost in the middle"
Снижают сложность, но теряют глобальный
контекст
05
Механизмы памяти ★ Наиболее перспективно
● MemGPT — иерархическая память (RAM + Disk), LLM управляет собственной памятью
● Titans — нейронная долгосрочная память с "surprise metric", контексты >2M токенов
● GradMem — gradient-based обновление памяти во время инференса, фиксированный размер
● Compressive Transformer — сжатие старых KV-cache в компактное представление
Линейная сложность O(n), но ограниченное
точное retrieval
● Zamba
Комбинируют SSM + Attention для баланса

8.

Сравнение архитектур: сложность vs когерентность

9.

Матрица решений для патентуемого проекта

10.

03
Архитектура DAMAT
Dialogue-Aware Memory-Augmented Transformer — наше решение

11.

Гибридная архитектура DAMAT

12.

Патентуемые компоненты архитектуры
Компонент
Источник
Функция
Патентуемость
Short-Term Memory (SWA)
Sliding Window Attention
Локальный контекст 2K токенов
Низкая
Compressive Memory
GradMem / Titans
Gradient-based surprise update
Высокая
Persistent Memory
Titans MAC
Learnable meta-tokens
Высокая
Memory Controller
Original
Adaptive gating memory-attention
Высокая
Differential Attention
Diff Transformer (MS)
Шумоподавление dual softmax
Средняя
SSM Layer (Mamba)
State Space Models
Линейная сложность O(n)
Низкая
Speaker Embeddings
Dialogue Systems
Кодирование участников диалога
Высокая
Dialogue Coherence Head
Original
Оценка связности ответа
Высокая

13.

Почему эта комбинация уникальна
Каждый компонент известен, но их специфическая комбинация и адаптация для диалогов — новое изобретение
Differential Attention
Решает "attention noise" и "lost in the middle" — критично для
диалогов, где важная информация разбросана по всей истории
Mamba (SSM Layer)
Обеспечивает линейную сложность O(n), позволяя работать с
длинными диалогами на RTX 4070 без квадратичного роста
Синергетический эффект
▶ GradMem-style update — адаптивная запись контекста в память с
минимальными затратами
▶ Dialogue embeddings — явное представление структуры диалога
(speaker + turn + intent)
▶ Memory Controller — адаптивный гейтинг между памятью и
Titans Neural Memory
Долгосрочная память с surprise-based обновлением — модель
явно учит, что запоминать, адаптируясь к диалоговому контексту
вниманием
▶ Coherence Head — отдельная голова для оценки связности ответа
Результат: явное моделирование диалоговой структуры + адаптивная нейронная память + линейная сложность = патентуемое изобретение

14.

04
План реализации
Roadmap: от proof-of-concept до патентной заявки

15.

Этапы реализации проекта
Фаза 0
Фаза 1
Фаза 2a
Фаза 3
Фаза 4
Месяц 1-2
Месяц 3-4
Месяц 5-6
Месяц 9-11
Месяц 12-14
● Сбор данных (50 GB)
● PoC: tiny (45M)
● small (138M)
● Large (500M-1B)
● Patent filing
● Токенизатор (SP 32K)
● Neural Memory
● Coherence Head
● Baseline comparison
● Technical paper
● Needle benchmark
● Diff Attention
● Ablation studies
● Patent drafting
● Scale to 100 GB
● Baseline pipeline
● Speaker/ Turn Emb
● Claim preparation
● Model release
Фаза 2b
Месяц 7-8
● medium (281M)
● Full eval suite
● Human evaluation

16.

Конфигурации моделей под RTX 4070
Конфиг
Параметры
Контекст
VRAM
Слоев
Голов
Embd
Токенов
tiny
45M
1024
~6 GB
10
8 / 2 GQA
512
~0.9B
small
138M
1536
~9 GB
18
12 / 4 GQA
768
~2.8B
medium
281M
2048
~ 11 GB
22
16 / 4 GQA
1024
~5.6B
large
500M+
4096
12GB+
26+
20 / 4 GQA
1280
~ 10B
Общие параметры для всех конфигураций:
● Токенизатор: SentencePiece Unigram, vocab_size = 32000, special tokens: <|user|>, <|assistant|>, <|turn|>
● Оптимизатор:AdamW (bf16), LR 4e-4 → 2e-4, weight_decay 0.1, cosine schedule
● Архитектура: RoPE, RMSNorm, SwiGLU, GQA, FlashAttention-2, tie_embeddings
● Оптимизации: Gradient checkpointing, DeepSpeed ZeRO-2 (medium+), activation checkpointing
● Платформа: 1 × RTX 4070 12 GB, Linux, CUDA 12+, PyTorch 2.2+

17.

Метрики оценки и критерии успеха
Needle Retrieval Accuracy
Topic Consistency Score
Perplexity
Способность вспомнить факт через N ходов диалога.
Сохранение темы разговора. Классификатор тем
Языковое моделирование на диалоговых данных.
Встроенный факт проверяется через 10/ 50/ 100/ 500
измеряет % ходов с неожиданным сдвигом темы.
Стандартная оценка качества генерации текста.
ходов.
Coherence Score (human)
Attention Entropy
Критерий успеха
Субъективная оценка связности ответов аннотаторами
Измерение "размывания" внимания. Энтропия attention
Статистически значимый improvement (p < 0.05) от
по шкале 1-5 на 100+ диалогах.
weights по позициям контекста.
патентных компонентов на needle-in-haystack и topic
consistency.

18.

Заключение
DAMAT — гибридный подход, комбинирующий пять ключевых инноваций для решения фундаментальной проблемы потери смысла в
длительных диалогах с ИИ:
01
02
03
04
05
Titans Neural Memory
Samba-style гибрид
Differential Transformer
Dialogue Embeddings
GradMem Update
Surprise-based обновление
Mamba + Sliding Window
Шумоподавление внимания
Speaker + Turn + Intent encoding
Test-time gradient descent для
памяти для долгосрочного
Attention для линейной
через dual softmax subtraction
для структуры диалога
адаптивной записи в память
контекста
сложности
Цель: патент на архитектуру сохранения смысла в диалогах | Платформа: RTX 4070 12GB | Горизонт: 12-14 месяцев

19.

Спасибо за
внимание
Вопросы?
DAMAT — Dialogue-Aware Memory-Augmented Transformer
Патентуемая архитектура LLM для сохранения смысла в диалогах