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江西省住房和城乡建设部网站,做seo网站公司,怎么做网站备份,百科主题wordpressAI大模型并无真正记忆#xff0c;而是通过拼接完整对话文本实现连贯应答。模型接收的输入结构包括#xff1a;System Prompt#xff08;人格设定#xff09;、Developer Prompt#xff08;工作说明#xff09;、历史对话和用户输入。模型通过上下文窗口限制可…AI大模型并无真正记忆而是通过拼接完整对话文本实现连贯应答。模型接收的输入结构包括System Prompt人格设定、Developer Prompt工作说明、历史对话和用户输入。模型通过上下文窗口限制可处理内容长度使用特殊标记区分不同角色并以接龙方式生成回答包括可见回答和不可见的思维链过程。这一机制揭示了AI对话背后的底层逻辑。你以为 AI 是靠 “记忆” 和你聊天其实它每一轮都在重读完整对话文本。从系统人格设定、开发者工作指令到历史对话与你的输入模型看到的是一份完整拼接的 “对话剧本”。本文带你拆解 AI 接收的输入结构揭开它连贯应答的底层逻辑。上节我们说到模型厂商会在用户输入前加上一段 System Prompt告诉模型“你是谁”“要怎么说话”。除了 System Prompt 外模型在生成回答时还会看到什么呢当你在和AI聊天时模型真正“看到”的输入到底长什么样我们先来想一个问题多轮对话中模型真的记得你吗很多人第一次和AI连续聊天时都会惊叹“它居然记得我上次说过的话”其实——它并不是真的“记得”。它能回答得前后连贯的机制其实是一个“非常笨”的办法。系统会在后台把之前所有历史对话重新拼接成一段完整文本重新拼接在你这次的输入前面再一次性发给模型。多轮对话拼接是模型之外的系统层完成的不是模型本身的能力。也就是说模型不是记住你了。而是每一轮对话模型都是“重新阅读一遍之前所有内容”后再继续生成。模型并不知道这是第几轮它只是看见了整段文字从最后一个字继续“接下去”。举个例子如果你和 AI 聊了三轮那么模型的输入可能长成这样模型看到的是这整个文本。它不是在“记忆”而是在重新阅读整场对话的文字记录。从技术上讲大模型没有记忆它只是一次性读取一段文字。每次能看多少文字就是常听到的“上下文窗口Context Window大小”。GPT-4 可以看 128K token大约一本中篇小说Claude 3.5 可以看 200K token相当于一本《哈利·波特》一旦超出这个长度模型就“看不见”更早的内容了。它能看见的范围就是它能记忆的范围。上下文窗口大小就是AI模型所谓“记忆”的范围。所以在“你当前输入”前AI模型看到的内容还加上了所有历史输入和模型回答。除此之外呢还有一个被加入的内容——开发者在应用中设置的指令除了 System Prompt还有一层Developer Prompt也叫应用层Prompt 或中间层 Prompt。这一层通常由应用开发者设置用来让模型知道自己“该干什么”。它不是让模型“做人”而是告诉模型“怎么做事”。常见内容包括模型在当前应用中的角色“你是一名英语老师”“你是客服机器人”输出格式“回答请使用表格”“每段用 3 句话总结”推理流程“先分析问题→再给答案→最后列出改进建议”外部接口说明“需要时可以调用知识库 / 搜索引擎 / 工具函数”各个Agent开发者、模型应用开发者都是在这一层做工作。为大模型加入合适的工作说明。你可以这样理解System Prompt 是“人格设定”Developer Prompt 是“工作说明书”User Prompt 是“你现在要做的具体任务”三者层层叠加就像舞台剧的‘导演编剧演员’共同构成一场表演。System Prompt、Developer Prompt、历史对话后才轮到我们输入的那一句话。这部分看似最简单其实影响最大——因为它是模型生成时“最近看到的内容”。所以每次输入最终模型看到内容是这样的System Prompt人格设定Developer Prompt工作说明Conversation_History历史对话User帮我总结下主题当前问题Assistant现在轮到模型说话了模型看到这里光标停在“Assistant”后面。在主流 API如 OpenAI、Anthropic的接口中这个拼接顺序是统一的。从模型的视角它看到的只是一个长长的“对话剧本”。而在Assistant后就轮到它来接下一个字了。于是模型就从 “Assistant:” 后开始生成回答我们实际来看一个例子假设我们在一个中文学习应用中和AI模型进行多轮对话。前两轮你已经请它帮忙修改作文这一轮你说“帮我改一下这句话他昨天去图书馆看书我今天去。”这是第 3 轮对话那模型在第三轮中“看到”的完整输入就是下面这样模型的回答你会注意到那几个特殊标记、、、它们不是装饰。这些符号能帮助模型“区分说话者角色”的关键线索Role Token减少误判。这些标签告诉模型哪部分是开始和结束 、。哪部分是用户的提问user哪部分是它自己上一次的回答assistant哪部分是系统的指令system如果去掉这些标签模型就可能自言自语、答非所问甚至在对话中“失忆”。注意是系统在输入模型时自动加上去的用来明确标记开始输入的。是模型生成的属于AI生成内容一部分代表AI认为到这生成结束了。到这里为止模型“看到”的内容还都是我们显式提供的但还有一类隐藏的信息——模型的“深度思考”Deep Thinking也就是它的中间推理文本。这部分并不是你输入的而是模型在生成答案时自动展开的内部推理过程在技术上被称为Chain of Thought思维链。有些研究模型会把它显示出来像 Claude 的“思考模式预览”但很多产品中这部分都是不可见的。所以最终结构是这样System Prompt人格设定Developer Prompt工作说明Conversation_History历史对话User帮我总结下主题当前问题Assistant…… 深度思考内容一般用户不可见XXXX模型的正式回答用户可见也就是模型输出被分成了两个部分。当然模型并不是真的“在思考”它只是按照我们教的方式模拟“思考的样子”。think的内容也是循环文字接龙一个个字接出来的。 每次接下一个字时都是看到以上全部内容后多接出下一个字。也就是说即便是隐藏的思维链对模型来说也是普通文字token同样是接龙没有差异。只是不会显示出来给用户看而已。具体think的能力怎么产生的可以看之前的章节。到这里我们已经知道模型看到了什么——System Prompt、Developer Prompt、历史对话、用户输入、深度思考。那么问题来了这些输入在模型接龙机制里有区别吗本节内容先到这里下节我们再来看看大模型看到的完整输入到底是怎样的如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览小伙伴们记得点个收藏第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。100套AI大模型商业化落地方案大模型全套视频教程200本大模型PDF书籍学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。LLM面试题合集大模型产品经理资源合集大模型项目实战合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】