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综合多方信息来看，广义而言，模型不会持续学习。运营者可对其进行微调，或根据用户专家反馈定期重建。模型亦无固有记忆：当聊天机器人提及一小时前的对话时，是因为每次交互都将完整聊天记录作为输入。长期“记忆”通过要求机器人总结对话，并将精简版摘要注入每次运行的输入流来实现。
从实际案例来看，我虽身处ML领域之外，但常与业内人士交流。他们透露，我们并不真正理解Transformer模型成功的原因，也不知如何改进。这只是酒桌谈话的总结，请谨慎看待。我确信评论区将涌现无数论文，告诉你2017年《注意力即一切》如何开创性地为ChatGPT等铺平道路。此后ML研究者不断尝试新架构，企业投入巨资让聪明人探索更好模型。然而这些复杂架构的表现似乎不及“增加参数数量”的粗暴方法。或许这是“苦涩教训”的变体。
展望未来，a KV store的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。