大语言模型应用指南：短期记忆_大模型临时记忆

大语言模型应用指南：短期记忆

1. 背景介绍

1.1 大语言模型概述

1.1.1 定义与特点

大语言模型(Large Language Model, LLM)是一种基于深度学习的自然语言处理模型,通过在大规模文本数据上进行预训练,可以学习到丰富的语言知识和语义表示。LLM 具有强大的语言理解和生成能力,在机器翻译、问答系统、文本摘要等任务上取得了显著的效果提升。

1.1.2 发展历程

近年来,随着计算能力的增强和训练数据的丰富,LLM 取得了长足的进步。从 2018 年 Google 推出的 BERT 模型,到 2020 年 OpenAI 发布的 GPT-3 模型,再到最近的 PaLM、BLOOM 等模型,LLM 的参数量从百亿级增长到了万亿级,语言能力也得到了质的飞跃。

1.2 短期记忆的重要性

1.2.1 连贯对话的需求

在人机交互场景中,LLM 需要具备连贯对话的能力,即能够理解上下文信息,根据之前的对话内容生成合适的回复。这就要求 LLM 具有一定的短期记忆能力,能够在生成回复时"记住"之前的对话。

1.2.2 多轮问答的挑战

此外,在一些复杂的应用场景如多轮问答中,LLM 需要在多轮对话中累积获取信息,推理出答案。这对 LLM 的短期记忆提出了更高的要求。没有短期记忆,LLM 就难以完成这类任务。

2. 核心概念与联系

2.1 短期记忆

短期记忆(Short-term Memory)是指 LLM 在生成文本的过程中,对之前生成的内容具有一定的"记忆",能够影响当前和未来的文本生成。它使得 LLM 生成的文本具有连贯性和一致性。