可能词汇之前不能更新长期记忆的信息。为了解决这个问题，提出了可以在不常用到的词上使用其他词作为填充，在实际应用中可以进一步优化这种策略。另一方面，提出者的论文也讨论了如何利用更先进的LSTM技术来解决同样的问题。总的来说，论文详细解释了Transformer模型的问题所在，并提出了新的解决方案，即扩展长短期记忆（LSTM）。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2405.04517

在当前的知识爆炸时代，我们面临着大量的信息处理任务，而人们的时间和精力是有限的。在这种情况下，如何有效地管理和筛选这些信息成为了我们必须面对的一个重要问题。其中，一种有效的方法就是通过使用长短期记忆（LSTM）技术。

然而，LSTM技术本身也有一些局限性。例如，其主要优点在于能处理序列数据，但并不能处理非线性关系。而且，LSTM的记忆单元通常是一个时间步长，这可能会导致我们在对复杂的序列数据进行处理时遇到困难。

在这种情况下，一位提出了一个名为“在不常用到的词上使用其他词作为填充”的策略。这个策略的主要思想是在不影响其他词处理效果的前提下，尽可能地增加新词的数量。这种方法的优点在于，它可以帮助我们在处理复杂序列数据时避免陷入LSTM无法处理的情况。

然而，这种方法并非完美无缺。因为有时候，新的词可能并不适合用于我们的具体场景，或者我们可能并不经常需要它们。在这种情况下，我们可以考虑采用另一种策略，即在实际应用中进一步优化这种策略。
根据的观点，我们的目标应该是找到一种既能够充分利用LSTM的优势，又能尽可能减少其缺点的方法。为此，他提出了一种新的解决方案——扩展长短期记忆（LSTM）。
LSTM是一种具有深度结构的神经网络，它可以有效地处理复杂的序列数据。然而，它的主要缺点在于记忆单元的数量通常是一个时间步长，这可能会导致我们在对复杂的序列数据进行处理时遇到困难。
为了克服这个问题，提出了一个新的解决方案——扩展长短期记忆（LSTM）。这个新的解决方案的基本思想是，我们可以利用LSTM的不同部分——输入层、隐藏层和输出层——分别处理不同的输入和输出模式，从而达到既能够充分利用LSTM的优势，又能尽可能减少其缺点的目的。
本文首先介绍了LSTM的基本原理和工作方式，然后详细分析了其局限性和改进方法。最后，本文介绍了提出的“在不常用到的词上使用其他词作为填充”策略和“扩展长短期记忆（LSTM）”的新方案，以及这两个方案的具体实现步骤和预期效果。
总的来说，这篇论文不仅深入浅出地解析了LSTM技术的工作原理和局限性，还提出了创新的解决方案，对于理解和掌握LSTM技术具有重要的参考价值。