Suurten kielimallien (LLM) tulo on kiistatta mullistanut tekoälyn alan. Näillä malleilla ei kuitenkaan ole rajoituksia. Yksi heidän kohtaamistaan suurimmista haasteista on rajoitettu ponnahdusikkunoiden rajoitus. Tämä rajoitus estää niiden käyttökelpoisuuden tehtävissä, kuten pitkittyneissä keskusteluissa ja dokumenttien analysoinnissa.
Tämän ongelman ratkaisemiseksi on ehdotettu uutta tekniikkaa, joka tunnetaan nimellä virtuaalisen kontekstin hallinta. Tämä tekniikka on saanut inspiraatiota perinteisten käyttöjärjestelmien hierarkkisista muistijärjestelmistä ja antaa illuusion suurista muistiresursseista siirtämällä tietoja nopean ja hitaan muistin välillä. Tämä opas esittelee MemGPT:n (Memory-GPT), järjestelmän, joka käyttää tätä tekniikkaa eri muistitasojen älykkääseen hallintaan ja tarjoaa tehokkaasti laajennetun kontekstin LLM:n rajoitetussa kontekstiikkunassa.
MemGPT on järjestelmä, joka täydentää kiinteän kontekstin LLM-prosessoria monitasoisella muistijärjestelmällä ja joukolla toimintoja, joiden avulla se voi hallita omaa muistiaan. Pääasiallinen konteksti on kiinteäpituinen LLM-merkintä. MemGPT jäsentää LLM-tekstiulostulon jokaisessa käsittelyjaksossa ja joko luovuttaa ohjauksen tai suorittaa funktiokutsun. Näitä funktiokutsuja voidaan käyttää tietojen siirtämiseen pääkontekstin ja ulkoisen kontekstin välillä. Kun LLM luo funktiokutsun, se voi pyytää välitöntä palautetta suorituksesta ketjufunktioille. Tuoton tapauksessa LLM:ää ei suoriteta uudelleen ennen kuin seuraavan kerran ulkoinen tapahtuma, kuten käyttäjäviesti tai ajoitettu keskeytys, laukaistaan.
Johdatus MemGPT:hen
MemGPT:n konsepti on saanut inspiraationsa käyttöjärjestelmien virtuaalimuistista, jota käytetään rajattoman LLM-kontekstin luomiseen. Tämä on erityisen hyödyllistä jatkuvassa keskustelussa, jossa rajoitetut kontekstin pituudet voivat vaikeuttaa prosessia. MemGPT:n avulla LLM:t voivat oppia hallitsemaan omaa muistiaan ja voittamaan kiinteiden kontekstin pituuksien rajoitukset.
MemGPT:n hyödyllisyys ylittää jatkuvan keskustelun. Se arvioitiin kahdella alueella, joilla nykyaikaisten LLM-yritysten rajoitetut ponnahdusikkunat haittaavat vakavasti heidän suorituskykyään: asiakirja-analyysi ja multisession chat. Asiakirjaanalyysin tapauksessa MemGPT pystyy analysoimaan suuria asiakirjoja, jotka ulottuvat paljon taustalla olevan LLM:n ponnahdusikkunan ulkopuolelle. Tämä on merkittävä edistysaskel, koska se mahdollistaa laajemman ja syvällisemmän analyysin suurista tekstimääristä.
Usean istunnon chatissa MemGPT voi luoda chatbotteja, jotka muistavat, ajattelevat ja kehittyvät dynaamisesti pitkäaikaisen vuorovaikutuksen kautta käyttäjiensä kanssa. Tämä on merkittävä edistysaskel tekoäly-chatbottien kehityksessä, koska se mahdollistaa luonnollisemmat ja kiinnostavammat keskustelut, jotka voivat kehittyä ajan myötä.
MemGPT edustaa merkittävää edistystä suurten kielimallien alalla. Käsittelemällä älykkäästi eri muistitasoja ja tarjoamalla laajan kontekstin LLM:n rajoitetussa ponnahdusikkunassa, se voittaa jotkin näiden mallien tärkeimmistä rajoituksista. MemGPT:n potentiaaliset sovellukset ovat laajoja ja jännittäviä, koska se mahdollistaa kattavamman asiakirja-analyysin ja helpottaa entistä kiinnostavampia ja dynaamisempia keskusteluja usean istunnon chateissa. Kun jatkamme suurten kielimallien mahdollistamien rajojen työntämistä, MemGPT:n kaltaisilla järjestelmillä on epäilemättä ratkaiseva rooli alan tulevaisuuden muovaamisessa.
Lue lisää opas:
- Toinen katsaus kaikkiin uusiin ChatGPT-ominaisuuksiin
- Suurten LLM AI -kielimallien integrointi tietokaavioihin
- Tehosta paikallista AI Large Language Model (LLM) -mallia
- Kuinka käyttää Google Geminiä tuottavuuden parantamiseen
- ChatGPT Basic vs ChatGPT Plus, kannattaako päivittää?
- ChatGPT:n uusimmat päivitykset voivat olla askel taaksepäin tutkijoille AI Driftin vuoksi
