Talk | 清华大学博士生胡晨旭：ChatDB-用数据库作为符号性记忆模块来增强大语言模型

本期为TechBeat人工智能社区第527期线上Talk！

北京时间8月31日(周四)20:00， 清华大学博士生—胡晨旭的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “ChatDB-用数据库作为符号性记忆模块来增强大语言模型”，分享了让大语言模型处理很长的上下文的方法——ChatDB，并从背景介绍、目前存在的问题、方法介绍、总结和展望这四个部分来进行了讲解。

Talk·信息

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主题：ChatDB: 用数据库作为符号性记忆模块来增强大语言模型

嘉宾：清华大学博士生—胡晨旭

时间：北京时间 8月31日(周四)20:00

地点：TechBeat人工智能社区

点击下方链接，即可观看视频！

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Talk·介绍

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如何让大语言模型应对很长的上下文？现有的主流做法是给其增加记忆模块，在需要的时候从中提取相关的信息。但之前的方法有些局限性。我们提出ChatDB，用数据库作为符号性记忆模块来增强大语言模型，使其具备长程且精确的记忆能力，并可利用历史信息做复杂的推理。ChatDB特别适合需要精确管理和分析历史数据的场景。

Talk大纲

1. 背景介绍

2. 目前存在的问题

3. 方法介绍

4. 总结和展望

Talk·预习资料

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论文arxiv：

https://arxiv.org/pdf/2306.03901.pdf

项目主页：

https://chatdatabase.github.io/

项目代码：

https://github.com/huchenxucs/ChatDB

项目文字讲解：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/642294178

结合符号性记忆，清华等提出ChatDB，提升大模型的复杂推理能力

Talk·提问交流

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