由于模型具有固定的上下文长度，因此用户和助手之间的对话（其中整个对话都包含在上下文窗口中）不能无限期地继续。这个问题有多种解决方法，其中之一是总结对话中的前几个回合。一旦输入的大小达到预定的阈值长度，这可能会触发一个查询，该查询汇总了部分会话，并且可以将先前会话的摘要作为系统消息的一部分包含在内。或者，可以在整个对话的后台异步总结先前的对话。另一种解决方案是动态选择与当前查询最相关的对话的先前部分

由于模型具有固定的上下文长度，因此用户和助手之间的对话（其中整个对话都包含在上下文窗口中）不能无限期地继续。这个问题有多种解决方法，其中之一是总结对话中的前几个回合。一旦输入的大小达到预定的阈值长度，这可能会触发一个查询，该查询汇总了部分会话，并且可以将先前会话的摘要作为系统消息的一部分包含在内。或者，可以在整个对话的后台异步总结先前的对话。另一种解决方案是动态选择与当前查询最相关的对话的先前部分

最近看完《这就是chatgpt》对于大语言模型的三种架构演进图印象颇深，今日就专题盘点一下三种大模型架构理论，同时做一个简单对比。

arthas执行结果保存日志1 方式一：命令行开启默认日志执行结果保存日志默认情况下arthas执行结果是不保存日志的，当然我们通过arthas提供的命令行options进行开启:#### 关闭日志打印[arthas@44607]$ options save-result falseNAMEBEFORE-VALUEAFTER-VALUE------------...

今天特地用字节的“扣子”做了一个ai的资讯助理配合上豆包相关软件，以前用代码写python脚本才能完成的工作，如今通过简单的需求描述，就能在豆包app上拥有自己的一个小助手，真心不错！

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