MemGPT：突破大语言模型上下文限制的技术创新 简介 目前流行的大语言模型（LLM），如Open AI的ChatGPT、谷歌的Llama2和百度文心一言，均受到技术架构的限制，导致上下文输入受到严格限制。即便是在开放性信息交互的情况下，最先进的LLM，如Claude，也仅支持最多 10 万个 token 的输入，这对于解读需要处理上百页报告、书籍和本文的复杂任务来说捉襟见肘。 为了解决这个难题，加州伯克利分校的研究人员受操作系统的内存管理机制启发，提出了 MemGPT。该模型的最大创新在于模仿操作系统的多级内存管理机制，通过数据在不同内存层级之间的传输，有效突破了LLM固定上下文长度的限制。 MemGPT 的内存体系结构 MemGPT 的内存体系结构主要包含主上下文和外部上下文两大类型： 1. 主上下文 主上下文相当于操作系统的主内存，是大语言模型可以直接访问的固定长度上下文窗口。它被进一步划分为三个部分： 系统指令：保存了 MemGPT 的基本控制逻辑，包括函数调用模式等，长度固定且只读。 对话上下文：一个先入先出的队列，保存了最近的用户交互历史，只读且会在长度超限时裁剪前段对话。 工作上下文：一个读写临时存储，大语言模型可以通过函数调用自主向其中写入信息。 需要注意的是，这三个部分的总长度不能超过底层 LLM的最大上下文长度。 2. 外部上下文 外部上下文保存了主上下文之外的额外信息，相当于操作系统的磁盘存储。它需要明确的函数调用才能将信息导入主上下文供模型访问，包括以下两种类型： 回溯存储：保存完整的历史事件信息，相当于对话上下文的无压缩版本。 归档存储：通用的读写数据库，可以作为主上下文的溢出空间保存额外信息。在对话应用中，归档存储可以保存有关用户或系统角色的事实、喜好等额外信息。回溯存储允许检索特定时间段的历史交互。在文档分析中，归档存储可以支持更大的文档集搜索。 自主编辑与检索 MemGPT 通过大语言模型产生的函数调用在内存层级之间主动移动数据，实现自主的编辑与检索。例如，模型可以自主决定何时在上下文之间移动信息，以适应当前任务目标，无需人工参与。 MemGPT 中的系统指令详细描述了内存体系结构和函数调用方法，指导大语言模型学习使用这些工具管理内存。大语言模型可以通过性能反馈调整函数调用策略。同时，当主上下文空间不足时，系统会提醒大语言模型及时保存重要信息，引导其优化内存管理。 链式调用 在 MemGPT 中，各种外部事件会触发大语言模型进行推理，包括用户消息、系统内存警告和用户交互事件。函数调用可以请求获取控制权，从而实现链式调用。 例如，在检索结果分页浏览时，连续调用可以将不同页面的数据收集到主上下文中。而 `Yield` 调用则会暂停大语言模型，直到下一个外部事件触发才再启动推理。这种基于事件的控制流协调了内存管理、模型推理和用户交互之间的顺畅沟通。 解析器和优化 为了帮助大语言模型有效地使用内存体系结构，MemGPT 引入了解析器和优化机制。 1. 解析器 MemGPT 的解析器负责解析大语言模型产生的函数调用，并将其转换为操作系统的内存管理操作。解析器确保函数调用符合内存体系结构的限制，并且可以高效地执行。 2. 优化 MemGPT 还采用了各种优化技术来提高内存管理的效率。例如，它使用字节编码来压缩外部存储中的数据，并使用基于优先级的调度算法来管理函数调用。 实验结果 研究人员在多个测试场景中评估了 MemGPT 的性能。结果表明，MemGPT 可以有效处理远超 LLM 上下文长度限制的文本内容，例如： MemGPT 可以处理长度远超过 GPT-3.5 和上下文限制的文档。 当取回的文档数量增加时，固定上下文模型的性能受限于取回器的质量，而 MemGPT可以通过调用分页机制取回更多文档，其问答准确率也获得提升。 在新提出的多步嵌套关键词提取任务中，MemGPT 通过多次调用外部上下文，成功完成了需要跨文档进行多跳查询才能得出解的任务，而 GPT-3.5 和 GPT-4 的准确率在嵌套层数增加时急剧下降到 0。 总结 MemGPT 通过模仿操作系统的多级内存管理机制，有效地突破了 LLM 固定上下文长度的限制。它赋予 LLM 自主管理内存的能力，通过函数调用在主上下文和外部上下文之间移动信息，实现高效的编辑和检索。MemGPT 的创新为 LLM 在复杂任务中的应用开辟了新的可能性，例如文档处理、多跳查询和交互式对话。 相关资源： 开源地址：本文：

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聊天机器人gpt是什么？

Chat GPT 被定义为一种生成语言模型。 在实践中，它被理解为经过训练和设计以进行自然对话的人工智能聊天。 聊天 GPT 的用途是什么？1.借助 GPT，您可以生成各种风格、主题和语言的连贯且写得很好的文本。 此外，还可以生成新闻摘要、产品描述或故事。 2.由于这种聊天，可以分析问题并生成解决方案或问题的答案。 可用于在广泛的上下文中为聊天机器人生成适当且一致的响应。 4.它可用于为社交网络生成有吸引力的帖子和消息。 5.使用 GPT，您可以为生产力应用程序生成报告、电子邮件和其他内容。 6.借助聊天 GPT，可以分析大型数据集并从中提取有价值的信息。 聊天 GPT 如何运作？正如其首字母缩写词所示，Generative Pre-training Transformer，Chat GPT 是一种基于“transformer”架构的生成语言模型。 这些模型能够处理大量文本并学习非常有效地执行自然语言处理任务。 特别是 GPT-3 模型，其参数大小为 1750 亿，使其成为有史以来最大的语言模型。 为了工作，GPT 需要在大量文本上进行“训练”。 例如，GPT-3 模型是在包含超过 800 万个文档和超过 100 亿个单词的文本集上训练的. 从该文本中，该模型学习执行自然语言处理任务并生成连贯、写得很好的文本。 一旦模型训练好，GPT 就可以用于执行广泛的任务，正如我们在上一节中看到的那样。 基于人类反馈的强化学习被用于训练。 最终，通过有监督的微调。 人类 AI 培训师提供了他们代表用户和 AI 助手的对话。 此外，还向教练们提供了书面建议，帮助他们撰写提案。 因此，他们将这个新数据集与转换为对话格式的InstructGPT 数据集混合在一起。 对于GPT训练来说，数据标注是非常重要的一环。 数据标注可以提供给GPT模型更加准确的训练数据和标准输出结果，从而更好地提升模型性能。 具体来说，数据标注可以帮助GPT模型理解自然语言的特点和结构，了解语义、语法、逻辑等方面的规律。 数据标注可以对文本进行分词、命名实体识别、句法分析、语义分析等处理，从而让模型能够更好地理解文本，并输出更加准确的结果。 此外，数据标注还能够帮助GPT模型识别和处理文本中的情感、主题等要素，提升模型的表现力和应用效果。 因此，数据标注对GPT的重要性不可忽视。 景联文科技是AI基础数据行业的头部企业，拥有千人从业经验丰富的数据标注团队及丰富的图像和文本标注经验，可为ChatGPT大语言模型提供图像和NLP相关数据采集和数据标注服务，并根据客户需求迅速调配有相关经验的标注员。 景联文科技拥有丰富的专家资源，拥有代码、医学、高等数学、世界常识、翻译、文学创作等领域专家可对垂直领域数据信息进行标注，从而保证数据质量，满足当前标注需求。 针对数据定制标注服务，景联文科技拥有先进的数据标注平台与成熟的标注、审核、质检机制，支持计算机视觉：语义分割、矩形框标注、多边形标注、关键点标注、3D立方体标注、2D3D融合标注、目标追踪、属性判别等多类型数据标注；支持自然语言处理：文本清洗、OCR转写、情感分析、词性标注、句子编写、意图匹配、文本判断、文本匹配、文本信息抽取、NLU语句泛化、机器翻译等多类型数据标注。 景联文科技提供的产品为全链条AI数据服务，从数据采集、清洗、标注、到驻场的全流程、垂直领域数据解决方案一站式AI数据服务，满足了不用应用场景下的各类数据采集标注业务的需要，协助人工智能企业解决整个人工智能链条中数据采集标注环节的相对应问题，推动人工智能在更多地场景下实现落地应用，构建完整的AI数据生态。

ChatGPT算法模型

1. ChatGPT是一种先进的自然语言处理模型，它基于GPT-2模型开发而成。 2. GPT是“Generative Pre-trained Transformer”的缩写，由OpenAI开发，是一种用于文本生成和自贺昌然语言处理的人工智能语言模型。 3. GPT-2是GPT的升级版，拥有175亿个参数，是一个超大型深度学习模型。 4. ChatGPT利用语言文本预测的概率分布原理，通过学习大量语言文本，预测下一个单词或句子的概率分布，生成自然流畅的对话文本。 5. ChatGPT的训练分为预训练和微调两个阶段。 预训练阶段使用大量未标注语料库让模型习得语言规律；微调阶段则针对特定任务进行有监督的训练，以满足特定任务需求。 6. ChatGPT的应用场景广泛，包括但不限于自动化客服和聊天机器人、智能问答、自动摘要、机器翻译、文本分类、语言模型生成和情感分析等。 7. 在自动化客服和聊天机器人领域，ChatGPT能够模拟人类对话，自动回答用户问题，提升用户体验。 8. ChatGPT的特点包括自然流畅的对话生成、可扩展性、可定制化和可调性。 它能够根据上下文、用户语气、表情等调整回答，适应不同场景和需求。 9. 尽管ChatGPT具有诸多优势，但它也有局限性。 例如，它可能产生错误或意外的回答，且缺乏真正的理解和推理能力，难以处理复杂上下文和问题。