前几天，一篇来自开源对话 AI 技术栈 DeepPavlov 等机构的研究表明：通过采用一种名为 Recurrent Memory Transformer（RMT）的架构，他们可以将 BERT 模型的有效上下文长度增加到 200 万个 token（按照 OpenAI 的计算方式，大约相当于 3200 页文本），同时保持了较高的记忆检索准确性（注：Recurrent Memory Transformer ...
除了各种出色的直观演示外,它还实现了一个重要更新:可以处理的上下文 token 长度默认为 8k,但最长可达 32K(大约 50 页文本)。这意味着,在向 GPT-4 提问时,我们可以输入比之前长得多的文本。这使得 GPT-4 的应用场景大大扩展,能更好地处理长对话、长文本以及文件搜索和分析。 不过,这一记录很快就被打破了:来...
通过采用一种名为 Recurrent Memory Transformer(RMT)的架构,他们可以将 BERT 模型的有效上下文长度增加到 200 万个 token(按照 OpenAI 的计算方式,大约相当于 3200 页文本),同时保持了较高的记忆检索准确性(注:Recurrent Memory Transformer 是 Aydar Bulatov 等人在 NeurIPS 2022 的一篇论文中提出的方法)。 新方法...
除了各种出色的直观演示外,它还实现了一个重要更新:可以处理的上下文 token 长度默认为 8k,但最长可达 32K(大约 50 页文本)。这意味着,在向 GPT-4 提问时,我们可以输入比之前长得多的文本。这使得 GPT-4 的应用场景大大扩展,能更好地处理长对话、长文本以及文件搜索和分析。 不过,这一记录很快就被打破了:来...
一个多月前,OpenAI 的 GPT-4 问世。除了各种出色的直观演示外,它还实现了一个重要更新:可以处理的上下文 token 长度默认为 8k,但最长可达 32K(大约 50 页文本)。这意味着,在向 GPT-4 提问时,我们可以输入比之前长得多的文本。这使得 GPT-4 的应用场景大大扩展,能更好地处理长对话、长文本以及文件搜索和分...
除了各种出色的直观演示外,它还实现了一个重要更新:可以处理的上下文 token 长度默认为 8k,但最长可达 32K(大约 50 页文本)。这意味着,在向 GPT-4 提问时,我们可以输入比之前长得多的文本。这使得 GPT-4 的应用场景大大扩展,能更好地处理长对话、长文本以及文件搜索和分析。
一个多月前,OpenAI 的 GPT-4 问世。除了各种出色的直观演示外,它还实现了一个重要更新:可以处理的上下文 token 长度默认为 8k,但最长可达 32K(大约 50 页文本)。这意味着,在向 GPT-4 提问时,我们可以输入比之前长得多的文本。这使得 GPT-4 的应用场景大大扩展,能更好地处理长对话、长文本以及文件搜索和分...
一个多月前,OpenAI 的 GPT-4 问世。除了各种出色的直观演示外,它还实现了一个重要更新:可以处理的上下文 token 长度默认为 8k,但最长可达 32K(大约 50 页文本)。这意味着,在向 GPT-4 提问时,我们可以输入比之前长得多的文本。这使得 GPT-4 的应用场景大大扩展,能更好地处理长对话、长文本以及文件搜索和分...
尽管如此,研究者依然在此方向上不断突破。前几天,一篇来自开源对话 AI 技术栈 DeepPavlov 等机构的研究表明:通过采用一种名为 Recurrent Memory Transformer(RMT)的架构,他们可以将 BERT 模型的有效上下文长度增加到 200 万个 token(按照 OpenAI 的计算方式,大约相当于 3200 页文本),同时保持了较高的记忆检索准确性...
ChatGPT只能支持4000个token(约3000个词)的输入,即便最新发布的GPT-4也只支持最大32000的token窗口,如果继续加大输入序列长度,计算复杂度也会成二次方增长。 最近来自DeepPavlov, AIRI, 伦敦数学科学研究所的研究人员发布了一篇技术报告,使用循环记忆Transformer(RMT)将BERT的有效上下文长度提升到「前所未有的200万token...