长文章方面,某问应该是有限制的。
十几分钟之后,它就不知道上面跟聊天的内容了,可能是自动切断了,然后又要重新开始聊。
也就是说,它的记忆大概只保留十几分钟。十几分钟没有解决问题,要重新再问一次了,那这个训练就是一个记忆存储的问题。
某mi之前我看网上介绍的,说是专门处理长文的,对于结构太复杂的,它处理不了。只要到时间,它就让换一个新会话试一试。
并且数据稍微大一点点,它就引导着让去付费。
某心就是搞论文的,太官方。不管怎么训练、怎么喂,它说出来的话就不是人话。并且很多时候你给到的命令它不执行,或者执行不到位、不彻底。真正的使用起来只能解决一小部分需求,如果做的事情和口语化、个性化、家乡话有关的,他做不到的,他只会讲一些官方的漂亮话,正确的大话,我不怎么需要这些的,咱不搞学术研究什么的
某D我有用,成功,但也只是凑合着用。没那么太好用,毕竟它的独立的大模型在全球是有一号的。
如果连他都不能解决问题,应该就没人了
智某呢,时间一长它会直接跳主题,或者说跳到过去的历史记录。记忆存储方面要加强。
本来给它确定好的事情、一个醉终版确定好了,刚开始执行得蛮好的,过了一小段时间,它就会跳到前面的历史记录里面去。这个就有一点类似某问了——某问是超过十几分钟直接切断,一点记忆都没有了。
某宝毕竟是基于它自己的一个系统,持续性、记忆性和可持续性应该还可以。
如果某D打 70 分的话,他应该有 80 分,因为我要做的长文章,和某讯系是有关的
至于其他没有关系的长文章,还行不行,我还没有测试,
某包是一个短平快的。如果数据稍微大一点点,它只读前面的一点点,可能1/10;而某D可以读一半。
小结,还是看要处理什么内容,决定了用什么平台。
如果平台所擅长的,对应得上处理的内容,仍然解决不了你的问题,那就没办法解决了。
其他没有对应得上的、不是它擅长的那个平台,大概率也解决不了,不用试了。
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夜雨聆风