突破Transformer输入限制:实测支持200万个有效token 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】用RMT模型提升Transformer类模型的脑容量,内存需求不变,输入序列可以无限长。 ChatGPT,或者说Transformer类的模型都有一个致命缺陷,就是太容易健忘,一旦输入序列的token超过上下文窗口阈值,后续输出的内容和前文逻辑就对不上了。 Chat...
8K 版本的 token 限制是 8192,这意味着它的输入和输出文本的长度不能超过 8192 个 token。32K 版本的 token 限制是 32768,这意味着它的输入和输出文本的长度不能超过 32768 个 token。如果超过这些限制,文本就会被截断或拒绝处理。 如果想输入超过 token 长度限制的文本,有什么好的办法吗? 人工拆分 这是比较容...
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...
当然了《从百草园到三味书屋》作为人尽皆知的杂文,它肯定默认存储于ChatGPT的语料库中,但假设如果某一个领域的论文或者其他资料,并未出现在ChatGPT的语料库中,而该文章的长度又超过ChatGPT输入的4096个token的限制,那么就非常麻烦了
如果ChatGPT 的响应因为 Token 限制而中断了,你可以输入 'Continue' 让 ChatGPT 继续未完成的响应就好。 如果我们一定要让 ChatGPT 输出超过 Token 限制的文本,最好指定字数或者字符数。比如 ”写一篇 1 万字有关生成式 AI 的论文“。 如果你指定的字数超过了 Token 限制,ChatGPT 可能会主动告诉你它会把内容分...
突破Transformer输入限制:实测支持200万个有效token 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】用RMT模型提升Transformer类模型的脑容量,内存需求不变,输入序列可以无限长。 ChatGPT,或者说Transformer类的模型都有一个致命缺陷,就是太容易健忘,一旦输入序列的token超过上下文窗口阈值,后续输出的内容和前文逻辑就对不上了。
突破Transformer输入限制:实测支持200万个有效token 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】用RMT模型提升Transformer类模型的脑容量,内存需求不变,输入序列可以无限长。 ChatGPT,或者说Transformer类的模型都有一个致命缺陷,就是太容易健忘,一旦输入序列的token超过上下文窗口阈值,后续输出的内容和前文逻辑就对不上了。
如果我们一定要让 ChatGPT 输出超过 Token 限制的文本,最好指定字数或者字符数。比如 ”写一篇 1 万字有关生成式 AI 的论文“。 如果你指定的字数超过了 Token 限制,ChatGPT 可能会主动告诉你它会把内容分为若干个部分依次输出,你只需要不停地让它继续输出就好。
突破Transformer输入限制:实测支持200万个有效token 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】用RMT模型提升Transformer类模型的脑容量,内存需求不变,输入序列可以无限长。 ChatGPT,或者说Transformer类的模型都有一个致命缺陷,就是太容易健忘,一旦输入序列的token超过上下文窗口阈值,后续输出的内容和前文逻辑就对不上了。
突破Transformer输入限制:实测支持200万个有效token 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】用RMT模型提升Transformer类模型的脑容量,内存需求不变,输入序列可以无限长。 ChatGPT,或者说Transformer类的模型都有一个致命缺陷,就是太容易健忘,一旦输入序列的token超过上下文窗口阈值,后续输出的内容和前文逻辑就对不上了。