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谈天机器人常常被忽视的一个约束是回忆才能。虽然这些体系的 AI 言语模型是基于 TB 级的文本上练习的，但它们在运用过程中能够处理的文本量（即输入文本和输出的组合，也称为「context window 上下文窗口」）是有限的。关于 ChatGPT 来说，大约是 3000 个单词。虽然有办法能够处理这个问题，但它仍然不是很多的信息。
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现在，由前 OpenAI 工程师创立的人工智能初创公司 Anthropic 大大扩展了其谈天机器人 Claude 的上下文窗口，将其推至约 75，000 个单词。正如该公司在一篇博文中指出的，这足以一次性处理《了不得的盖茨比》这本小说的全部内容。现实上，该公司就是经过这样做来测试体系的——香港空间,编辑小说中的一句话，并要求 Claude 发现改变。成果它在 22 秒内完成了此操作。
你或许已经注意到，在描绘这些上下文窗口的长度时不够精确。这是因为 AI 言语模型不是以字符或单词的数量来衡量信息量，而是以「token」来衡量，这是一个不完全对应这些熟悉数量的语义单位。细心想想，这是有道理的。究竟，-kongjian单词的长度或许长或短，并且它们的长度不一定与其含义的杂乱性相对应（词典中最长的定义通常是给最短的词）。(php mysql 空间)运用「token」反映了这个现实，因此，更精确地说：Claude 的上下文窗口现在能够处理 100，000 个 token，而之前只能处理 9，000 个 token。相比之下，OpenAI 的 GPT-4 能够处理大约 8，000 个 token（这不是 ChatGPT 中供给的规范模型——你需求付费才干运用），而 GPT-4 的完好模型能够处理多达 32，000 个 token。
现在，Claude 的新功能仅向 Anthropic 的商业合作伙伴供给，他们经过该公司的 API 接入谈天机器人。定价状况尚不清楚，但肯定会有相当大的添加。处理更多文本意味着在计算上需求花费更多。
但这个消息标明，AI 言语模型处理信息的才能正在添加，这无疑会使这些体系更加有用。正如 Anthropic 所指出的，一个人读完 75，000 个单词的文本大约需求五个小时，但经过 Claude 扩展的上下文窗口，它能够在几分钟内读取、总结和分析一篇长文档。购买域名和空间,（虽然这并不能处理谈天机器人常常假造信息的问题。）更大的上下文窗口还意味着体系能够进行更长时刻的对话。导致谈天机器人失控的一个因素是，当它们的上下文窗口填满时，它们会忘记之前的对话内容，这也是为什么 Bing 的谈天机器人仅限于 20 个对话次序。更多的上下文意味着更多的对话或许性。
这种扩展的上下文窗口关于许多使用场景都十分有用。在处理很多文本的使命中，谈天机器人能够更全面地了解和回使用户的问题。它们能够在更长的对话中坚持上下文一致性，并供给更准确的答复和辅导。例如，在客户服务中，谈天机器人能够更好地盯梢用户的问题和需求，然后供给更个性化和有针对性的支撑。
虽然现在 Anthropic 的扩展上下文窗口功能只针对其商业合作伙伴开放，但跟着时刻的推移，这种技术或许会在更广泛的范围内得到使用。跟着 AI 言语模型的进一步发展，处理更多信息的才能将会成为谈天机器人和其他自然言语处理体系的重要前进。