MemGPT: Towards LLMs as Operating Systems: differenze tra le versioni
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MemGPT è un sistema che gestisce in modo intelligente diversi livelli di memoria per fornire efficacemente un contesto esteso all'interno della finestra di contesto limitata di un LLM. Utilizza interrupt per gestire il flusso di controllo tra se stesso e l'utente. | |||
MemGPT è stato valutato in due domini in cui le finestre di contesto limitate dei moderni LLM ne compromettono gravemente le prestazioni: l'analisi di documenti, dove MemGPT è in grado di analizzare documenti di grandi dimensioni che superano di gran lunga la finestra di contesto dell'LLM sottostante, e la chat multi-sessione, dove MemGPT può creare agenti conversazionali che ricordano, riflettono ed evolvono dinamicamente attraverso interazioni a lungo termine con i loro utenti. | |||
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|title=MemGPT: Towards LLMs as Operating Systems | |||
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|keywords=memoria, contesto, LLM, large language model, intelligenza artificiale, AI, analisi documenti, chat multi-sessione, agente conversazionale, interazioni a lungo termine | |||
|description=MemGPT gestisce diversi livelli di memoria per fornire contesto esteso agli LLM. Utilizza interrupt per il flusso di controllo tra sé e l'utente, eccellendo nell'analisi di documenti di grandi dimensioni e nella chat multi-sessione, dove crea agenti conversazionali capaci di ricordare e evolvere dinamicamente. | |||
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Versione attuale delle 12:15, 26 nov 2024
| MemGPT: Towards LLMs as Operating Systems | |
|---|---|
| Data | 2024 |
| Autori | Charles Packer, Vivian Fang, Shishir G. Patil, Kevin Lin, Sarah Wooders, Joseph Gonzalez |
| URL | https://www.semanticscholar.org/paper/908dad62c0e43d80e3e3cb3c0402f7c71c70499c |
| Topic | Large Language Models (LLM) |
| Citazioni | 75 |
MemGPT è un sistema che gestisce in modo intelligente diversi livelli di memoria per fornire efficacemente un contesto esteso all'interno della finestra di contesto limitata di un LLM. Utilizza interrupt per gestire il flusso di controllo tra se stesso e l'utente.
MemGPT è stato valutato in due domini in cui le finestre di contesto limitate dei moderni LLM ne compromettono gravemente le prestazioni: l'analisi di documenti, dove MemGPT è in grado di analizzare documenti di grandi dimensioni che superano di gran lunga la finestra di contesto dell'LLM sottostante, e la chat multi-sessione, dove MemGPT può creare agenti conversazionali che ricordano, riflettono ed evolvono dinamicamente attraverso interazioni a lungo termine con i loro utenti.