जैसे-जैसे व्यवसाय बड़े भाषा मॉडल (LLMs) का अधिक से अधिक उपयोग कर रहे हैं, मॉडल के ज्ञान की सटीकता को बढ़ाने और भ्रांतियों की घटना को कम करने का तरीका एक महत्वपूर्ण चुनौती बन गया है। मेटा एआई के शोधकर्ताओं ने एक नए पेपर में "स्केलेबल मेमोरी लेयर" का प्रस्ताव दिया है, जो शायद इस समस्या का समाधान प्रदान कर सके। स्केलेबल मेमोरी लेयर का मूल विचार LLMs में अधिक पैरामीटर जोड़ना है जबकि अनुमान लगाने के समय गणना संसाधनों को न बढ़ाते हुए, जिससे इसकी सीखने की क्षमता बढ़ सके। यह आर्किटेक्चर उन एप्लिकेशन के लिए उपयुक्त है जिन्हें बड़ी मात्रा में तथ्यात्मक ज्ञान को संग्रहित करने की आवश्यकता है लेकिन फिर भी प्रदर्शन बनाए रखना है।