O advento de grandes modelos de linguagem (LLM) revolucionou inegavelmente o campo da inteligência artificial. No entanto, esses modelos não estão isentos de limitações. Um dos maiores desafios que enfrentam é a restrição de pop-ups limitados. Esta limitação dificulta a sua utilidade em tarefas como conversas prolongadas e análise de documentos.
Para resolver este problema, uma nova técnica conhecida como gerenciamento de contexto virtual foi proposta. Inspirando-se nos sistemas de memória hierárquica dos sistemas operacionais tradicionais, esta técnica dá a ilusão de grandes recursos de memória através da movimentação de dados entre memória rápida e lenta. Este guia apresenta o MemGPT (Memory-GPT), um sistema que usa essa técnica para gerenciar de forma inteligente diferentes níveis de memória, fornecendo efetivamente contexto estendido dentro da janela de contexto limitada do LLM.
MemGPT é um sistema que complementa um processador LLM de contexto fixo com um sistema de memória multinível e um conjunto de funções que lhe permitem gerenciar sua própria memória. O contexto principal é a entrada LLM de comprimento fixo. MemGPT analisa a saída de texto LLM em cada ciclo de processamento e cede o controle ou executa uma chamada de função. Essas chamadas de função podem ser usadas para mover dados entre o contexto principal e o contexto externo. Quando o LLM gera uma chamada de função, ele pode solicitar feedback imediato da execução para encadear funções. No caso de um rendimento, o LLM não será executado novamente até a próxima vez que um evento externo, como uma mensagem do usuário ou uma interrupção programada, for acionado.
Uma introdução ao MemGPT
O conceito de MemGPT é inspirado na memória virtual dos sistemas operacionais, que é usada para criar um contexto LLM ilimitado. Isto é particularmente útil no contexto de chats perpétuos, onde a duração limitada do contexto pode dificultar o processo. Com o MemGPT, os LLMs podem aprender a gerenciar sua própria memória, superando as limitações de comprimentos de contexto fixos.
A utilidade do MemGPT vai além das discussões perpétuas. Foi avaliado em duas áreas onde os pop-ups limitados dos LLMs modernos prejudicam gravemente o seu desempenho: análise de documentos e chat multisessão. No caso da análise de documentos, o MemGPT é capaz de analisar documentos grandes que se estendem muito além da janela pop-up do LLM subjacente. Este é um avanço significativo, pois permite uma análise mais completa e aprofundada de grandes volumes de texto.
No chat multisessão, o MemGPT pode criar chatbots que lembram, pensam e evoluem dinamicamente por meio de interações de longo prazo com seus usuários. Este é um avanço significativo no desenvolvimento de chatbots de IA, pois permite conversas mais naturais e envolventes que podem evoluir com o tempo.
MemGPT representa um avanço significativo no campo de grandes modelos de linguagem. Ao lidar de forma inteligente com diferentes níveis de memória e fornecer amplo contexto dentro da janela pop-up limitada do LLM, ele supera algumas das principais limitações desses modelos. Desde permitir uma análise de documentos mais abrangente até facilitar conversas mais envolventes e dinâmicas em chats multisessão, as aplicações potenciais do MemGPT são vastas e interessantes. À medida que continuamos a ultrapassar os limites do que é possível com grandes modelos de linguagem, sistemas como o MemGPT desempenharão, sem dúvida, um papel crucial na definição do futuro do campo.
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