RecurrentGPT: differenze tra le versioni

Versione delle 09:17, 12 mar 2024

Rilasciato da : Wangchunshu Zhou, Yuchen Eleanor Jiang, Peng Cui, Tiannan Wang, Zhenxin Xiao, Yifan Hou, Ryan Cotterell, Mrinmaya Sachan, ETH Zürich

Data di pubblicazione : 23 maggio 2023

Accesso : Open source

Descrizione

RecurrentGPT è un modello avanzato multilingua di intelligenza artificiale che estende le capacità dei grandi modelli di linguaggio (come ChatGPT) con un meccanismo di ricorrenza ispirato agli RNN (Reti Neurali Ricorrenti) e agli LSTM (Long Short-Term Memory). Attraverso l'uso di linguaggio naturale come blocchi costruttivi, RecurrentGPT simula la memoria a lungo e breve termine, consentendo la generazione di testi di lunghezza arbitraria e superando le limitazioni di contesto fisse dei modelli Transformer tradizionali. Questo approccio rende RecurrentGPT altamente interpretabile e interattivo, permettendo agli utenti di osservare, modificare e influenzare direttamente il processo di generazione del testo.

Architettura

Baseline

Rolling-ChatGPT : questa baseline si basa sull'idea di stimolare iterativamente ChatGPT a proseguire la scrittura di un testo una volta raggiunto il suo limite di contesto. In pratica, si comincia fornendo a ChatGPT un genere letterario e alcuni dettagli o impostazioni di sfondo come punto di partenza per scrivere un romanzo. Una volta che ChatGPT ha generato una quantità di testo che si avvicina o raggiunge il limite massimo del contesto che può gestire, l'utente o un meccanismo automatizzato fornisce nuovamente al modello una porzione del testo più recente, sollecitandolo a continuare da dove si era interrotto. Solo una parte del testo generato precedentemente (la parte più recente o rilevante) viene utilizzata nuovamente come input per generare la porzione successiva del testo. Ciò permette teoricamente di produrre testi di lunghezza arbitraria , sfruttando la capacità di ChatGPT di generare testi coerenti e contestualmente pertinenti basandosi sull'input ricevuto, ma richiede una gestione attenta del contesto per mantenere la coerenza e la continuità dell'intero testo. Sebbene questa tecnica possa essere efficace, potrebbe comunque presentare sfide relative alla coerenza del testo su lunghe distanze, poiché il modello ha sempre una vista limitata dell'intero contenuto generato fino a quel momento.
RE3
DOC

Caratteristiche Principali

Applicazioni

Risultati e Metriche di valutazione

Le applicazioni condotte dimostrano che RecurrentGPT eccelle nella generazione di testi lunghi, mantenendo le metriche di valutazione (coerenza e coinvolgimento) anche oltre le capacità di ChatGPT non modificato. È stato testato con successo in vari generi narrativi, dimostrando la sua versatilità e robustezza.

Limitazioni

Sebbene RecurrentGPT possa generare testi arbitrariamente lunghi, è stato valutato solo in contesti in cui i testi generati sono al massimo di circa 5000 parole . Un'altra limitazione è la sua dipendenza da LLM avanzati (ChatGPT e GPT-4) e nella gestione di testi estremamente lunghi. Si pensa che questo problema possa essere alleviato quando verranno sviluppati LLM più piccoli e potenti.

Prospettiva futura

RecurrentGPT segna un passo importante verso la realizzazione di sistemi di scrittura assistita da computer di prossima generazione, offrendo una soluzione promettente per superare le limitazioni esistenti nella generazione di testi lunghi e aprire nuove frontiere nell'uso creativo dell'IA.

Link

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 === Baseline ===
-* ' ' ' Rolling-ChatGPT ' ' ' La baseline '''Rolling-ChatGPT''' si basa sull'idea di '''stimolare iterativamente ChatGPT''' a proseguire la scrittura di un testo una volta raggiunto il suo limite di contesto. In pratica, si comincia fornendo a ChatGPT un genere letterario e alcuni dettagli o impostazioni di sfondo come punto di partenza per scrivere un romanzo. Una volta che ChatGPT ha generato una quantità di testo che si avvicina o raggiunge il limite massimo del contesto che può gestire, l'utente o un meccanismo automatizzato fornisce nuovamente al modello una porzione del testo più recente, sollecitandolo a continuare da dove si era interrotto. Solo una parte del testo generato precedentemente (la parte più recente o rilevante) viene utilizzata nuovamente come input per generare la porzione successiva del testo. Ciò permette teoricamente di produrre '''testi di lunghezza arbitraria''' , sfruttando la capacità di ChatGPT di generare '''testi coerenti e contestualmente pertinenti''' basandosi sull'input ricevuto, ma richiede una '''gestione attenta del contesto''' per mantenere la coerenza e la continuità dell'intero testo. Sebbene questa tecnica possa essere efficace, potrebbe comunque presentare sfide relative alla coerenza del testo su lunghe distanze, poiché il modello ha sempre una vista limitata dell'intero contenuto generato fino a quel momento.
+* '''Rolling-ChatGPT''' : questa baseline si basa sull'idea di '''stimolare iterativamente ChatGPT''' a proseguire la scrittura di un testo una volta raggiunto il suo limite di contesto. In pratica, si comincia fornendo a ChatGPT un genere letterario e alcuni dettagli o impostazioni di sfondo come punto di partenza per scrivere un romanzo. Una volta che ChatGPT ha generato una quantità di testo che si avvicina o raggiunge il limite massimo del contesto che può gestire, l'utente o un meccanismo automatizzato fornisce nuovamente al modello una porzione del testo più recente, sollecitandolo a continuare da dove si era interrotto. Solo una parte del testo generato precedentemente (la parte più recente o rilevante) viene utilizzata nuovamente come input per generare la porzione successiva del testo. Ciò permette teoricamente di produrre '''testi di lunghezza arbitraria''' , sfruttando la capacità di ChatGPT di generare '''testi coerenti e contestualmente pertinenti''' basandosi sull'input ricevuto, ma richiede una '''gestione attenta del contesto''' per mantenere la coerenza e la continuità dell'intero testo. Sebbene questa tecnica possa essere efficace, potrebbe comunque presentare sfide relative alla coerenza del testo su lunghe distanze, poiché il modello ha sempre una vista limitata dell'intero contenuto generato fino a quel momento.
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