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怎样避免Grok-2在多轮对话中出现上下文丢失？

2025-08-25
AIアンサー
52

对话状态维护双轨方案

针对Grok-2的对话连续性保持需求：

方案A：技术增强型

  • 修正tokenizer.tok.json増加<|dialog|>等特殊标记
  • 採用ブイエルエルエム的持续缓存技术，设置--enable-continuous-batching
  • 每轮对话保留10-20%的显存用于K/V缓存

方案B：架构改进型

  • 实现外部ラングチェーン记忆模块，通过向量数据库存储历史对话
  • 设计两阶段检索机制：先语义检索再时间排序
  • 添加对话状态跟踪(DST)中间件处理核心ference

效果对比：技术方案A延迟更低（<100ms）但消耗显存，方案B支持更长历史（100+轮）但引入50-80ms额外延迟。实际部署建议根据场景需求采用混合策略。

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

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