【Chatgpt Long Term Memory:一个强大的工具,旨在通过集成广泛的知识库和自适应记忆来处理大量并发用户,采用了一些尖端技术,如OpenAI的GPT、lama向量索引和Redis数据存储,以实现这一目标】'Chatgpt Long Term Memory - The ChatGPT Long Term Memory package is a powerful tool designed to empower your projects ...
RecurrentGPT 的整体架构基于模型与其自身进行的交互（可参考文献 Interactive Natural Language Processing[3] ）。如上图所示，在每个时间步上，ChatGPT 会接受四个部分的输入：上一个时刻的输出：梗概（Plan）:短期记忆（Short-Term Memory）：长期记忆（Long-Term Memory）:ChatGPT 在生成内容的时候，会执行三种类型...
梗概(Plan): 短期记忆(Short-Term Memory): 长期记忆(Long-Term Memory): ChatGPT 在生成内容的时候,会执行三种类型的操作: 更新梗概:生成下一步的内容梗概,这个生成的梗概可能有多种备选参考,可以使用一个额外的“用户模拟器”对这些参考进行筛选,选出最合适的那个梗概; 更新短期记忆:记录最近生成的内容的摘要;...
梗概(Plan): 短期记忆(Short-Term Memory): 长期记忆(Long-Term Memory): ChatGPT 在生成内容的时候,会执行三种类型的操作: 更新梗概:生成下一步的内容梗概,这个生成的梗概可能有多种备选参考,可以使用一个额外的“用户模拟器”对这些参考进行筛选,选出最合适的那个梗概; 更新短期记忆:记录最近生成的内容的摘要;...
2. Long Term memory management. 3. GPT-3.5 powered Agents for delegation of simple tasks. 4. File output. Performance Evaluation: 1. Continuously review and analyze your actions to ensure you are performing to the best of your abilities. 2. Constructively self-criticize your big-picture ...
而ChatGPT正是一种基于NLP技术的聊天机器人模型,它能够与人类进行自然语言对话,并具有生成自然语言的强大能力。在ChatGPT中,G、P、T分别指的是其使用的三种主要技术:预训练语言模型(Pretrained Language Model)、双向长短期记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory Network)和转换器(Transformer)。下面将分别...
但也有个好消息，2021年9月，DeepMind等机构的研究人员曾经提出一种名为 ∞-former 的模型，其中就包含了长期记忆（long-term memory，LTM）机制，理论上可以让Transformer模型具有无限长的记忆力，但目前并不清楚二者是否为同一技术，或是改良版。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2109.00301.pdf开发团队表示，虽然...
这一创新架构极大地推动了自然语言处理(NLP)技术的发展,成为后续如Generative Pre-trained Transformer(GPT),Pathways Language Model(PaLM)等大型语言模型(LLM)开发的基石,彻底改变了之前依赖传统神经网络,比如Recurrent Neural Network(RNN)及...
Coze上面还有一些其他实用有趣的功能,比如长时间记忆功能(Long-term Memory)、定制Bot开场白(Opening Dialog)、自动生成建议(Auto-Suggestion)、为Bot选择一种声音(Voices)等功能,这里不再一一介绍,大家可以自行探索。 二.大模型算力及存算架构 上一章节介绍了一种免费使用ChatGPT-4的工具,可以解决ChatGPT-4的费用问...
• 如果希望接着把输入框从十万的量级增长到百万的量级,可能需要 recursive encoding 的方法和增加 long-term memory 的方法,因为此时 linear attention 可能也架不住显存的增长。 以这种方式,我们可以反推不同阶段的 scaling 需要怎样的技术。以上分析不止适用于输入框的长度,也适用于其他因素的 scaling 的过程。