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一站式网站建设业务,徐州免费建站,如何创建微信小程序商店,宁波seo推广公司排名【引言】 前面我们提到#xff0c;要想AI给出更加精准的答案#xff0c;需求我们在向AI提问时#xff0c;先给出尽可能详细的问题描述#xff0c;比如我是谁、我要做什么事情、遇到到了什么问题、对解决方案的偏好要求。 举个例子#xff0c;我需要开车回老家#xff0…【引言】前面我们提到要想AI给出更加精准的答案需求我们在向AI提问时先给出尽可能详细的问题描述比如我是谁、我要做什么事情、遇到到了什么问题、对解决方案的偏好要求。举个例子我需要开车回老家我希望AI给我规划一条开车回家的路线但需要避开高速因为高速要收费。在上述问题中我需要告诉AI几个关键信息从哪里出发什么时间出发老家在哪避开收费站上述4个要点我在第一次回家的时候可以全部告知AI但第二次第三次回家的时候其实我只想告知前两个信息他们动态变化的而后两个信息“老家在哪”属于固定地址信息不会变“避开收费站”属于个人驾驶偏好基本也不会变对这些固定不变的信息我不希望每次都重复。针对上述示例由于大模型上下文长度限制导致它不可能在相隔很长时间后的对话中仍然记住我上次回老家规划路线的相关信息我就不得不再次重复相同的信息输入给模型。针对这种情况我们希望AI拥有“长期记忆”能够记住这些不变的信息。【什么是长期记忆】长期记忆是解决大模型因为其上下文长度限制或注意力机制而导致“健忘”的问题帮助其能记住一些长期不变、个人偏好或随着时间推移按规律变化的信息让大模型在计算个性化问题时更加精准且有更好的用户体验。【长期记忆主要解决哪些问题】克服上下文报文长度限制传统 Transformer 架构的大模型受注意力机制计算成本影响上下文报文长度有限新会话会重置初始状态出现 “健忘” 问题。长期记忆机制可通过外部存储等方式让模型能够利用更长时间跨度的信息突破这一限制。降低生成幻觉风险长期记忆存储的是用户输入的真实事件及相关信息在大模型计算前将用户真实的记忆信息和大模型自身知识想结合可以更好的降低大模型只通过自身知识在生成输出时产生的幻觉问题让输出逻辑围绕真实记忆展开而非架空逻辑的自洽。实现跨会话知识复用长期记忆可存储用户的个人偏好、历史对话内容等信息以便在多轮跨会话对话中提供更加连续的个性化服务。支持复杂推理大模型在处理一些复杂任务时需要能够关联不同的事实进行多跳推理并识别模式。长期记忆可以为模型提供丰富的历史信息帮助模型进行更深入的推理和分析例如知识图谱作为长期记忆的一种形式可通过图遍历的方式获取信息支持模型跨多个跳追踪关系更好地进行复杂推理和决策。【如何实现长期记忆】目前主流的解决方案是以外挂记忆库的方式通过独立于模型外的数据库存储长期记忆模型根据需要检索调用。结构化数据库传统系统存储用户相关信息的结构化数据库如用户ID、头像、身高、年龄、性别、爱好等便于精确查询。非结构化数据库将用户的历史对话、情感偏好、评论等非结构化数据转化为 “向量嵌入”数字向量存入向量数据库使用时通过向量检索查询。知识图谱对用户行为的实体和关系构建知识图谱进行存储如用户经常去哪些地方旅游、用户喜欢玩哪些游戏、用户喜欢购买哪些电子产品等通过存储实体间的关联关系以更好的支持复杂逻辑推理。【典型的应用场景】个人助手手机厂商为用户提供基于手机平台的个人AI助理服务基于长期记忆机制收集和更新用户的个性化信息帮助客户提供个性化、精准、便捷的AI服务。如记忆客户的饮食偏好在客户点外卖时可以推荐基于个人口味的餐饮店铺和菜品。客户服务电商平台的客服对话场景调取客户的未完成订单信息结合客户往前的商品评价及投诉情形为客户提供满意的客服解决方案提升客户售前、售后服务质量。如客户针对商品质量问题更倾向于补偿优惠券而非退货退款则既可以解决售后质量问题避免客户流失优惠券同时可以带来客户复购提升未来的销量。医疗健康医院为病人提供针对个体身体健康水平的治疗方案收集客户的病史信息结合当前病症以及客户的治疗偏好激进或保守推荐合理的治疗方式。医疗行业的解决方案最终还需要医生评估以及同病人协商再确定。【结束语】在大模型的应用实践过程中以下情形的存在可能需要长期记忆机制的支持信息需要跨会话复用同一用户在不同时间如今天和明天、不同场景如手机端和电脑端交互需要调用之前的信息。任务需要持续追踪任务不是 “一次性完成”如问答而是 “分步骤、跨时间” 进行如学习、项目管理需要记录进度和历史状态。个性化需求强需要基于用户的独特属性如偏好、病史、习惯提供定制化服务而非通用回答。同时长期记忆机制更多的时候需要收集用户的隐私信息在实践中需要符合国家和地区对用户隐私信息收集和使用的相关法律法规。如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览小伙伴们记得点个收藏第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。100套AI大模型商业化落地方案大模型全套视频教程200本大模型PDF书籍学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。LLM面试题合集大模型产品经理资源合集大模型项目实战合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】