対話状況維持のためのツートラック・プログラム
Grok-2の対話継続維持要件：
プログラムA：技術強化
- 修正
tokenizer.tok.json増加<|dialog|>などの特別なマーキングがある。 - 採用ブイエルエルエムを設定する永続的なキャッシュ技法です。
--enable-continuous-batching - K/Vキャッシュのために、対話ラウンドごとに10-20%のビデオメモリを確保する。
オプションB：アーキテクチャの改善
- 外部の実現ラングチェーンベクトルデータベースを介して歴史的対話を保存するためのメモリモジュール
- 2段階の検索メカニズムの設計：意味的検索と時間的順序付け
- 共参照を処理するために、ダイアログ・ステータス・トラッキング（DST）ミドルウェアを追加する。
結果の比較：技術的な解決策Aはレイテンシが小さい（100ms未満）が、ビデオメモリを消費する。解決策Bはより長い履歴（100ラウンド以上）をサポートするが、50～80msの追加レイテンシが発生する。実際には、シナリオのニーズに応じてハイブリッド戦略を採用することが推奨される。
この答えは記事から得たものである。Grok-2: xAIのオープンソースハイブリッドエキスパート大規模言語モデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Grok-2で複数回の対話で文脈が失われるのを防ぐには？
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