chgpt长文总结的简单介绍
LLM长上下文的问题
LLM长上下文的问题主要涉及长上下文支持的需求、重要性、挑战以及优化方法。长上下文支持的需求：随着LLM领域的发展，长上下文能力已成为大模型竞争的重要指标。各大厂商如Claude、ChatgptChatGLM2B等纷纷扩展模型的支持长度，以满足长文本处理的需求。
LLM大模型在NLP领域的进步显著，但要提升其处理更长上下文的能力是一个挑战。传统的注意力机制在处理大上下文时遇到计算复杂性问题，因为注意力矩阵的大小会随着上下文长度的增加呈二次增长。
总的来说，MSJ的研究结果揭示了LLM安全领域的新挑战，即在模型能力提升的同时，如何有效地保护其免受恶意利用。随着技术的发展，研究长上下文攻击问题对于保障LLM的健康发展具有重要意义。
NTKaware interpolation是LLM上下文长度扩展方案中的一种改进策略，旨在解决位置内插方案存在的问题。以下是关于NTKaware intERPolation的详细解问题背景：位置内插方案本质上是线性内插，均匀压缩每个位置，可能导致高频信息损失。RoPE中，位置信息的周期和频率关系揭示了低维高频、高维低频的特性。
在LLM上下文长度扩展方案中，NTK-aware interpolation提出了改进策略，以解决位置内插方案（PI）存在的问题。PI本质上是线性内插，将每个位置均匀压缩，可能导致高频信息损失。RoPE中，位置信息的周期和频率的关系揭示了低维高频、高维低频的特性。
人类大脑在处理长时间记忆和事件时表现出色，而大型语言模型（LLMs）在展现非凡能力的同时，处理广泛的上下文仍存局限，限制了它们在长序列中的连贯性和准确性。主要问题在于，Transformer架构在处理超长上下文时灵活性降低，注意力机制效果混乱，RAG技术虽有进展，但在长上下文任务中的表现仍不够理想。
记忆存储-应用大语言模型的长期记忆
1、本文介绍了一种新颖机制——记忆存储器（MemoryBank），旨在为大模型提供长期记忆和用户画像能力。MemoryBank使大模型能够回忆过去交互内容，不断训练对环境的理解，根据历史交互适应用户个性，从而提高在长期交互场景中的性能。
2、人类大脑在处理长时间记忆和事件时表现出色，而大型语言模型（LLMs）在展现非凡能力的同时，处理广泛的上下文仍存局限，限制了它们在长序列中的连贯性和准确性。主要问题在于，Transformer架构在处理超长上下文时灵活性降低，注意力机制效果混乱，RAG技术虽有进展，但在长上下文任务中的表现仍不够理想。
3、大脑皮层是记忆的储存地，分为行为记忆和认知记忆。行为记忆涉及大脑皮层运动相关区及其下基底神经节、红核、黑质、小脑间的特定神经回路，如行走、骑车、游泳的过程。
gpt4输出字数限制
个字。GPT4的输出字数限制是4096个字。GPT4是一个通用的文本生成模型，拥有更强大的计算能力和更多的训练数据，可以生成更长、更复杂的文本，达到几千个字的长度，使用chatGPT或GPT4生成文本时都应注意字数限制，超出限制的文本会导致输出不完整或不可理解。
更长的上下文：GPT4的文字输入限制提升至5万字，能够处理更长的上下文信息。回答准确性显著提高：GPT4的回答准确性相较于之前的版本有了显著提升，为用户提供了更准确的信息。更高的安全性：GPT4减少了有害信息的输出，使得模型在安全性方面得到了提升。
GPT-4的回答准确性不仅大幅提高，还具备更高水平的识图能力，且能够生成歌词、创意文本，实现风格变化。此外，GPT-4的文字输入限制也提升至5万字，且对于英语以外的语种支持有更多优化。
GPT-4是openai为聊天机器人ChatGPT发布的语言模型。GPT-4的回答准确性不仅大幅提高，还具备更高水平的识图能力，且能够生成歌词、创意文本，实现风格变化。此外，GPT-4的文字输入限制也提升至5万字，且对于英语以外的语种支持有更多优化。
值得注意的是，GPT-4的工作记忆与通用知识处理能力得到了大幅增强。它可以处理长达25000字的文本，支持长格式内容的创建与长文档的搜索、分析，工作记忆容量约为64000个单词，相当于约50页内容。这一进步意味着GPT-4能够记住并回顾之前的对话细节，而旧版本的CHATGPT仅能记住8000字或约四到五页的内容。
在代码生成方面，尽管chatgpt可以提供初步的框架，但其输出的代码存在许多局限性，包括无法动态生成商品显示、缺乏优化布局、难以修改和缺乏动画效果等。更重要的是，ChatGPT生成的代码受限于字数限制，可能无法完整实现预期功能，且不符合实际应用的标准。
ChatGPT面世具有何意义?
1、ChatGPT这种人工智能技术出现的重大历史意义，不亚于互联网和个人电脑的诞生。ChatGPT是目前最为先进的聊天机器人，“更为智能的交互”则是ChatGPT之所以能引起全球广泛关注的主要原因。
2、这款AI程序答道，“采用ChatGPT和其他类似的语言模型，可能会导致某些行业出现失业或变化。一些领域的自动化、以及语言模型分析大量数据的能力，可能会导致一些职业的过时。此外，自动化模式下生产力会提高，这也可能导致某些职位的裁员。“然而，使用ChatGPT和其他语言模型也可能创造新的就业机会和新的行业。
3、这样的覆盖可以提高通信的可靠性和稳定性，方便人们在全球范围内进行商务、旅游、教育等各种活动。
4、而且很多人认为chatgpt的重要意义在于标志着人工智能由分析师AI正式进入到生成式AI阶段，在此基础上，基于自然语言模型的海量训练和快速迭代能够对代码生成代码提示故障诊断，自动测试等环节起到相应的作用，可以具有强大的代码生成能力，实现简单任务的完成代码编程，自然会对于底层的程序员的就业形成很大的冲击。
5、意义：业财融合有助于解决财务数据滞后、业务与财务脱节等问题，使财报能够更真实地反映企业的经营成果。同时，它还能够提高企业的运营效率、降低运营成本、增强企业的竞争力。业财融合的实现路径信息技术支撑：信息技术的快速发展为业财融合提供了有力支撑。
GPT模型后总结出的调教方法
1、充当英语 翻译和改进者 替代：语法，谷歌翻译 我希望你能担任英语翻译，拼写校对和修辞改进的角色。
2、采用两种提示方式：对phi3模型进行两种不同方式的调教，通过对比运行结果，发现“complex”方式的输出更接近期望。原因：这得益于模型在更多数据基础上的学习能力，使得“complex”方式能够更好地理解和生成与OKR相关的内容。数据增强：生成OKR数据：使用GPT4生成100条OKR数据，用于丰富模型训练集。
3、**结构与清晰性**：确保提示结构清晰，易于理解。 **特定与信息**：提供具体信息，引导模型生成特定输出。 **用户互动**：设计互动性强的提示，激发用户参与。 **内容与风格**：根据目标任务调整语言风格与内容。 **复杂任务**：对复杂任务采用分层或步骤提示策略。
4、通过Python调用api，我们可以轻松地实现自动化任务。首先，定义一个函数以优化输出展示。接下来，初始化SDK并查看可用模型。选择模型后，可以将文本或图片输入API，等待响应并使用to_markdown函数美化输出。此外，API还提供了检查功能，帮助识别是否涉及敏感话题。
5、除了ChatGPT，还有众多其他AI工具在不同领域表现出色。例如ChatFile、ChatExcel、AI读文件、AskYourPDF等，通过读取、调教后与GPT结合使用，能有效提升工作效率。对于不偏好国产大模型的用户，选择成熟的国内AI产品同样可以满足需求。使用者应根据个人喜好和需求选择合适的AI工具。
