一个受人类启发的具有大量长期上下文的主要记忆的阅读代理
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过使用先进的语言模型的高级语言能力,ReadAgent 系统提出来解决当前大型语言模型的上下文长度限制以及长输入的问题,并通过将内容存储到内存片段中,将其压缩为称为要点内存的短暂记忆,并在需要时在原始文本中查找相关细节,从而在三个长文档阅读理解任务上胜过基线方法,同时将有效上下文窗口增加了 3-20 倍。
该论文介绍了一种增强了GPT-4等语言模型与对话代理整合的先进架构RAISE,具有双组件记忆系统,提高了代理在复杂对话中的可控性和适应性。初步评估结果显示RAISE在房地产销售中比传统代理有优势,具有广泛应用潜力。该研究为开发上下文感知和多用途的对话代理提供了强大框架,对人工智能领域有贡献。