Recurrent-LLM

项目介绍：Recurrent-LLM

Recurrent-LLM是一个开源的项目，主要实现了从论文《RecurrentGPT: Interactive Generation of (Arbitrarily) Long Text》中提出的概念。这项技术的核心是突破了传统GPT模型的限制，使其能够生成任意长度的文本。

背景

在常规GPT模型中，由于Transformer的上下文是固定大小的，这导致了这些模型在生成特别长的文本时会遇到无法突破的瓶颈。为了应对这个问题，RecurrentLLM团队开发了RecurrentGPT。这个新模型在大型语言模型（LLM）的基础上，引入了RNNs中的递归机制，通过自然语言模拟LSTM中的长短时记忆功能。

RecurrentGPT 的工作原理

RecurrentGPT的创新之处在于其递归机制。在每个时间段，模型生成一段文本，同时它能更新存储在硬盘和提示中的基于语言的长短时记忆。这种机制允许RecurrentGPT生成任意长度文本而无需担心遗忘问题。

人性化的互动与解读

一个显著特点是RecurrentGPT的人性化和交互性。用户可以直接观察和编辑模型生成的自然语言记忆，使得RecurrentGPT不仅仅是一个生成工具，更可视作能与人互动的写作助手。这种交互能力也使其在创作长篇内容时充满解释性和定制化。

下一代写作辅助工具

RecurrentGPT是面向下一代计算机辅助写作系统迈出的第一步。它超越了简单的本地编辑建议，提供了一种更为深度的内容创作方式。此外，RecurrentGPT也展示了作为互动小说直接与消费者交流的可能性，这种模式被称为“AI As Contents”（AIAC），其灵活性为个性化互动小说的创作开辟了新的机会。