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怎么解决大模型中的多轮对话问题? 难点: 在多轮对话中,模型需要记住并正确理解之前对话的上下文。 大型模型虽然能处理较长的上下文,但仍然存在记忆限制,无法记住非常早期的对话信息。 在对话过程中,模型需要抽取关键信息并更新对话状态。 解决办法: 拼接历史query策略
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2024-05-29
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2024-05-24
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2024-05-20
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2024-05-13
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2024-05-10
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2024-05-08
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2024-05-01
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