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96SEO 2026-02-19 11:09 0
ChatGPT已经成为了一款备受欢迎的工具它可以帮助用户解答问题、写代码、翻译甚至可以通过它学习更多行业的知识。
然而博主在使用ChatGPT时会发现它还不够智能有时候不能够完全理解用户的意思答非所问下面是博主在使用中遇到的痛点
尽管ChatGPT可以根据上下文理解用户的输入但它仍然无法真正了解用户的意图ChatGPT只能根据输入数据和算法进行分析和回答无法真正理解人类的情感和主观性。
这种局限性可能导致一些误解和问题。
与ChatGPT进行对话时它能够记住上下文并在后续回答中考虑之前的内容。
但是博主在使用过程中经常会出现ChatGPT忘记之前的对话这可能是由于单次请求中Token数量的限制或是ChatGPT会话长度的限制所导致的。
如果在会话中如果有很多其他的问答ChatGPT可能会在继续下一步时忘记之前的约定需要再次约定才会保持下去
这几个痛点我想使用过gpt的小伙伴都深有体会那如何去解决这些问题呢。
其实openAI已经给出了答案。
在发布gpt4的时候最大的变化除了新数据模型的发布还有一个重要的技术点更新上下文token默认为8K
是一种神经网络模型是迄今为止最新和最强大的模型之一常用于处理上下文学习语义含义。
我们来看看gpt4的上下文处理模型为什么只能达到8-32k因为transformer
的可输入长度取决于内存大小这意味着实现太长的token不现实Transformer
存在一个关键问题即其注意力操作的二次复杂度这导致将大模型应用于处理较长序列变得越来越困难。
然而通过利用特殊的记忆
TransformerRMT模型有效上下文长度能够增长到百万级这带来了新的发展前景。
递归记忆TransformerRMT是一种基于记忆机制的序列建模架构用于存储和处理序列数据中的局部和全局信息并通过递归传递信息来处理长序列中的段之间的依赖关系。
相较于标准Transformer模型的实施RMT仅通过对输入和输出序列进行修改而无需修改底层模型架构。
模型通过训练过程中的记忆操作和序列表示处理来掌控记忆机制的行为。
具体而言RMT采用记忆token的方式将记忆信息添加到输入序列中从而为模型提供额外的容量以处理与输入序列中任意元素无直接关联的信息。
为了应对长序列的挑战RMT将序列分割为不同的段并通过记忆传递机制将上一段的记忆状态传递到当前段。
在训练过程中梯度通过记忆传递的路径从当前段向前一段流动从而实现信息的回传和更新记忆状态的目的。
这意味着扩展了token的数量如果达到理想的200万我们可以将整部小说甚至更多内容输入到GPT中而无需依赖上下文来理解用户的信息。
这种改进使得GPT能够更准确地处理输入并提供更精准的回复。
现在试想一下如果我将整篇《红楼梦》输入到GPT中是否可以让它帮我续写这个经典作品呢
从论文的计算结果中可以很直观地观察到推理时间与输入序列长度呈线性关系。
在处理包含多个片段的大型序列时递归记忆TransformerRMT模型可能比非循环模型更有效率。
这意味着在GPT模型中输入更多内容可以让模型更深入地理解用户的意图从而提供更准确的答复。
如果将自己的聊天信息和朋友圈动态等数据导入GPT模型并让它进行理解和吸收是否能够快速生成一个完整的虚拟人格呢如果token达到这个量级
论文中还指出随着输入数量的增加机器学习模型学习到的结果也变得更加准确。
这项技术将使得ChatGPT的能力上限被突破。
这也让ChatGPT的痛点得以解决使得它更完美。
我们甚至可以将整个项目的代码交给GPT并明确告诉它我们的需求它将能够直接开始处理后续需求、修改代码并进行优化以及后面的需求迭代。
每天在AI领域都有令人震撼的进展各种新技术层出不穷。
有幸生活在这个充满创新的时代你准备好了吗
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