memory-augmented-model
메모리 증강 모델
기존 Backbone의 파라미터를 다시 학습하지 않고, 별도로 훈련한 외부 메모리 모듈을 연결해 특정 도메인의 지식과 작업 패턴을 보강하는 구조입니다. Backbone과 Memory Decoder가 같은 문맥에서 각각 다음 토큰 분포를 계산하고, Token-level Router가 두 분포의 결합 비율을 동적으로 정합니다. 범용 능력을 유지하면서 생명과학 같은 새 분야를 모듈 방식으로 확장하는 데 쓰입니다.
