Integration of Long-Term Memory Architectures in Large Language Models A Methodological Approach for Vietnamese Education

Nguyen Gia Nhu; Tung Nguyen

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: Nguyen Gia Nhu (Duy Tan University) Tung Nguyen (Duy Tan University)

저널정보: 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회 ICCC 논문집 한국콘텐츠학회 ICCC 2024

발행연도: 2024.12

수록면: 185 - 188 (4page)

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The integration of Artificial Intelligence (AI), specifically Large Language Models (LLMs), in educational systems has emerged as a transformative force in global education in 2024 and in the near future. While Vietnam's educational landscape presents unique opportunities for AI implementation, the integration of Long-Term Memory (LTM) architectures in LLMs remains largely unexplored within Vietnamese educational contexts. This research proposes a methodological framework for implementing LTM-enhanced LLMs in Vietnamese education, focusing on both technological adaptation and cultural-linguistic considerations.

1. Abstract
2. Introduction
3. The Current Landscape - Limitations of Existing LLM Memory Mechanisms
4. LTM in Human Cognition: Insights for AI Development
5. Constructing LTM for Educational Applications: Strategies and Considerations
6. Utilizing LTM in Educational Systems - Methodological Approaches
7. Challenge when Utilizing LTM in Educational Systems
8. Future Research Directions for LTM in Vietnamese Education
9. Conclusion
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