大语言模型应用指南：长期记忆_大模型长期记忆

大语言模型应用指南：长期记忆

作者：禅与计算机程序设计艺术

1. 背景介绍

1.1 大语言模型的发展历程

1.1.1 早期的语言模型

早期的语言模型,如N-gram模型和隐马尔可夫模型,主要基于词频统计和概率图模型,难以捕捉长距离依赖和语义信息。

1.1.2 Transformer的出现

2017年,Transformer模型的提出引入了自注意力机制,让模型能够更好地处理长序列和捕捉全局依赖,大大提升了语言模型的性能。

1.1.3 预训练语言模型的崛起

2018年以来,以BERT、GPT为代表的预训练语言模型不断涌现,通过在大规模无标注语料上进行自监督预训练,再在特定任务上微调,刷新了多项NLP任务的性能记录。

1.2 长期记忆的重要性

1.2.1 人类认知中的长期记忆

人类的长期记忆能够存储海量的知识和经验,并在需要时快速检索和应用,是人类智能的重要基础。

1.2.2 AI系统中长期记忆的必要性

类似地,AI系统也需要长期记忆来累积和利用知识,适应不断变化的环境和任务,实现持续学习和泛化。

1.2.3 长期记忆对大语言模型的意义

对于大语言模型而言,长期记忆可以帮助其突破上下文窗口的限制,更好地理解和生成长篇幅的文本,并在更广泛的领域展示稳健的性能。

1.3 当前大语言模型面临的挑战

1.3.1 上下文长度的限制