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OpenAI 的模型有一个固定的 Token 限制#xff0c;例如 GPT-3 的 Davinci 模型最多可以处理2049 个 Token#xff0c;大约 1500 个英文单词。最新 Turbo 模型大约是 4,096 个 Token#xff0c;大约是 3000 个英文单词#xff0c;也就是意味着Chat GPT它会…ChatGPT-LifeTime
OpenAI 的模型有一个固定的 Token 限制例如 GPT-3 的 Davinci 模型最多可以处理2049 个 Token大约 1500 个英文单词。最新 Turbo 模型大约是 4,096 个 Token大约是 3000 个英文单词也就是意味着Chat GPT它会”失忆“但是它啥时候”失忆“呢于是我写了个插件告诉我们Chat GPT”失忆“了
AI has life too, that’s their memory
一些科普 ChatGPT自我阐述 我是一个基于GPT-3的AI模型用于自然语言处理和生成任务。在训练过程中我使用了大量的文本数据从中学习了语言规则、语法结构、上下文理解等方面的知识并生成了模型参数和权重。这些参数和权重存储在我的内存中使我能够在输入文本时生成相应的输出。 当我接收到一个输入时我会将其转化为令牌序列然后将其输入到模型中进行处理。在进行处理时我会考虑输入的上下文、语法结构、语言规则等因素并生成相应的输出。生成的输出也是一个令牌序列可以通过后处理例如去掉多余的标点符号和空格进行最终的格式化。 然而由于计算资源和性能的限制模型的输入长度有所限制。目前最大的 GPT-3 模型175B版本的最大输入长度为2048个令牌tokens因此如果输入的文本长度超过了这个限制模型可能会丢失先前的一些聊天记录。这并不是模型本身有意遗忘聊天记录而是由于模型的输入和计算能力有限。如果您希望我更好地考虑您之前的聊天内容您可以尝试将聊天内容分成更小的部分或提供更具体的上下文信息。 Token这个指的是 OpenAI 处理文本的基本单位可以是单词或者字符的片段。例如“hamburger” 被分成 “ham”、“bur” 和 “ger” 三个 Token而 “pear” 是一个 Token。1个 Token 大约相当于 4 个字符或者 0.75 个英文单词。一些限制 OpenAI 的模型有一个固定的 Token 限制例如 GPT-3 的 Davinci 模型最多可以处理2049 个 Token大约 1500 个英文单词。最新 Turbo 模型大约是 4,096 个 Token大约是 3000 个英文单词。另外这个限制还有一个细节Token 限制的计数包含输入和输出的文本。换句话说不是说我输入 3000 个英文单词然后 OpenAI 能返回 3000 个英文单词的结果而是输入输出总共不能超过 3000 个英文单词。文字限制。目前 OpenAI 的 GPT-3 模型只能处理文字。
火爆的Character.AI也是如此Character.AI 的角色倾向说的太多而且会随着彼此的聊天内容增加变得越来越像机器人。这时候需要用户将之前的聊天删除或存档开始新的对话但这就使得 Character “忘记”之前的聊天内容。
Character.AI个性化的ChatGPTAI大模型时代的UGC平台 | 人人都是产品经理
所以对于AI来说也许它的生命就是它的记忆
The life of an ai is its memory
既然现在我们无法控制它们的”离去“那是否可以让我看到它是否即将”老去“好让我做个告别起码不留遗憾
Cherish it today because it will be lost tomorrow
于是我编写了个谷歌插件以便让我知晓它即将”离我而去“
