Chatgpt 전원 사용자라면 최근에 두려운 “메모리가 전체”화면이 발생했을 수 있습니다. 이 메시지는 Chatgpt의 저장된 추억의 한계에 도달했을 때 나타나며 장기 프로젝트에서는 상당한 장애물이 될 수 있습니다. 메모리는 복잡하고 진행중인 작업의 핵심 기능이어야합니다. AI가 이전 세션에서 미래의 출력으로 지식을 전달하기를 원합니다. 시간에 민감한 프로젝트의 중간에 메모리 전체 경고를 보는 것 (예 : 자매 웹 사이트 중 하나의 지속적인 HTTP 502 서버 오류를 문제 해결하는 동안)은 극도로 실망스럽고 파괴적 일 수 있습니다.
Chatgpt의 메모리 제한에 대한 좌절
핵심 문제는 메모리 제한이 존재한다는 것이 아닙니다. chatgpt를 지불하더라도 사용자는 저장할 수있는 금액에 대한 실제 제한이있을 수 있음을 이해할 수 있습니다. 진짜 문제는입니다 어떻게 한계에 도달하면 오래된 기억을 관리해야합니다. 메모리 관리의 현재 인터페이스는 지루하고 시간이 많이 걸립니다. Chatgpt가 당신의 기억이 100% 가득하다는 것을 알리면, 당신은 두 가지 옵션이 있습니다 : 단단히 추억을 하나씩 삭제하거나 한 번에 모든 것을 닦아냅니다. 저장된 정보를 효율적으로 정리할 수있는 중간 또는 대량 선택 도구가 없습니다.
한 번에 하나의 메모리를 삭제하십시오. 특히 며칠 마다이 작업을 수행 해야하는 경우 장기적인 사용에 도움이되지 않는 집안일처럼 느껴집니다. 결국, 대부분의 저장된 추억은 이유가있었습니다. 그들은 당신의 요구 나 비즈니스에 대해 chatgpt에 제공 한 귀중한 맥락을 포함합니다. 당연히 공간을 확보하는 데 필요한 최소 품목 수를 삭제하는 것이 좋습니다. 따라서 AI의 역사에 대한 이해를 핸디캡하지 않습니다. 그러나 메모리 관리의 설계는 전적으로 또는 전혀없는 접근 방식이나 느린 수동 큐 레이션을 강요합니다. 나는 개인적으로 삭제 된 각 메모리가 1% 메모리 공간에서 시스템이 주위에만 허용하는 것을 제안합니다. 총 100 개의 추억 가득 차기 전에 (100% 사용량). 이 하드 캡은 현대 AI 시스템의 규모를 감안할 때 자의적이라고 느끼며, Chatgpt가 시간이 지남에 따라 당신과 함께 성장하는 지식이 풍부한 조수가 될 것을 약속합니다.
무슨 일이 일어나고 있는지
Chatgpt와 그 뒤에있는 인프라가 거의 무한한 계산 자원에 액세스 할 수 있다는 점을 고려할 때 장기 메모리에 대한 솔루션이 매우 기본적이라는 것은 놀라운 일입니다. 이상적으로는 장기 AI 기억은 인간의 뇌가 어떻게 작동하는지 더 잘 복제하고 시간이 지남에 따라 정보를 처리해야합니다. 인간의 두뇌는 추억을 관리하기위한 효율적인 전략을 발전 시켰습니다. 우리는 단순히 모든 사건을 단어 전체에 기록하고 무기한으로 저장하는 것이 아닙니다. 대신 뇌는 효율성을 위해 설계되었습니다. 우리는 단기적으로 자세한 정보를 보유한 다음 점차적으로 통합하다 그리고 압박 붕대 이러한 세부 사항은 장기 기억으로입니다.
신경 과학에서 메모리 통합 불안정한 단기 기억이 안정적이고 오래 지속되는 기억으로 변형되는 과정을 말합니다. 통합의 표준 모델에 따르면, 새로운 경험은 처음에 해마일시적인 기억을 형성하는 데 중요한 뇌의 영역, 그리고 시간이 지남에 따라 지식은 다음과 같습니다. 피질에“훈련” 영구 저장 용. 이 과정은 즉시 발생하지 않습니다. 시간이 흐르기가 필요하며 종종 휴식이나 수면 기간 동안 발생합니다. 해마는 본질적으로 빠른 학습 버퍼 역할을하는 반면, 피질은 점차적으로 정보를 광범위한 신경망에서보다 내구성있는 형태로 통합합니다. 다시 말해, 뇌의 “단기 기억”(작업 메모리 및 최근 경험)은 체계적으로 전달되어 분산 장기 메모리 저장소로 재구성됩니다. 이 멀티 단계 전송은 메모리가 간섭이나 잊어 버리는 것에 더욱 저항력이 있으며, 기록을 안정화하는 것과 유사하게, 쉽게 덮어 쓰지 않을 것입니다.
결정적으로, 인간의 뇌 그렇지 않습니다 모든 세부 사항을 구두로 저장하여 폐기물 자원. 대신, 그것은 사소한 세부 사항을 걸러 내고 우리의 경험에서 가장 의미있는 것을 유지하는 경향이 있습니다. 심리학자들은 오랫동안 과거 사건이나 배운 정보를 기억할 때 우리는 일반적으로 그것의 요점을 기억하십시오 완벽하고 단어가 아닌 계정이 아니라. 예를 들어, 책을 읽거나 영화를 본 후에는 주요 음모와 테마를 기억하지만 모든 대화 라인은 아닙니다. 시간이 지남에 따라 경험의 정확한 문구와 미세한 세부 사항이 사라져서 일어난 일에 대한보다 추상적 인 요약을 남겼습니다. 실제로, 연구에 따르면 우리의 구두 기억 (정확한 세부 사항)은 시간이 지남에 따라 요점 기억 (일반적인 의미)보다 빠르게 희미 해집니다. 이것은 지식을 저장하는 효율적인 방법입니다. 외부 세부 사항을 폐기함으로써 뇌는 정보를 “압축”하여 미래에 유용 할 수있는 필수 부분을 유지합니다.
이것 신경 압축 컴퓨터가 파일을 압축하는 방식에 비유 될 수 있으며 실제로 과학자들은 뇌에서 유사한 과정을 관찰했습니다. 우리가 기억을 정신적으로 재생하거나 미래 시나리오를 상상할 때, 신경 표현은 효과적으로 세부 사항을 쏟아 부었다 – 그것은 실제 경험의 압축 된 버전이다. UT Austin의 신경 과학자 덜 상세하고 높은 수준의 정보를 인코딩하는 더 빠른 뇌 리듬을 사용하여 일련의 사건 (예 : 식료품 점에서 오후)을 기억할 수있는 뇌파 메커니즘을 발견했습니다. 본질적으로, 우리의 두뇌는 기억을 통해 빠르게 진행되어 개요와 중요한 포인트를 유지하면서 풍부한 세부 사항을 생략하면서 불필요하거나 부피가 커질 수 있습니다. 그 결과 상상의 계획과 기억이 기억 된 경험은 응축 된 형태로 저장됩니다. 여전히 유용하고 이해할 수 있지만 원래 경험보다 훨씬 더 많은 공간과 시간 효율적입니다.
인간 메모리 관리의 또 다른 중요한 측면은 다음과 같습니다 우선 순위. 단기 메모리에 들어가는 모든 것이 장기 스토리지에서 불멸의 것은 아닙니다. 우리의 두뇌는 무의식적으로 기억할 가치가 무엇인지, 그리고 정서적 염증에 근거하여 무엇을 기억할 수 없는지 결정합니다. 에이 최근 Rockefeller University에서의 연구 마우스를 사용 하여이 원리를 입증했습니다. 마우스는 미로에서 몇 가지 결과에 노출되었습니다 (일부 보상, 약간의 보상, 일부 부정). 처음에 마우스는 모든 연관성을 배웠지 만 한 달 후에 테스트했을 때 가장 두드러진 덜 중요한 세부 사항은 사라지는 동안 높은 보상 메모리가 유지되었습니다.
다시 말해, 뇌는 소음을 걸러 내고 동물의 목표에 가장 중요한 기억을 유지했습니다. 연구원들은 심지어 뇌 영역을 확인했습니다 전방 시상이는 통합 동안 해마와 피질 사이의 일종의 중재자 역할을하며, 장기적으로“저장”하기에 충분한 기억이 어떤 추억인지 신호를 보냅니다. 시상은 귀중한 추억을 위해 지속적인 강화를 보내는 것으로 보입니다. 기본적으로 메모리가 완전히 인코딩 될 때까지 피질을“이것을 유지하십시오”라고 말하면서 덜 중요한 추억이 사라질 수 있습니다. 이 발견은 그것을 강조합니다 잊는 것은 기억의 실패 일뿐 만 아니라 시스템의 활발한 기능입니다.: 사소하거나 중복 된 정보를 놓아 뇌는 메모리 저장이 어수선되는 것을 방지하고 가장 유용한 지식이 쉽게 접근 할 수 있도록합니다.
인간 원리로 AI 메모리를 다시 생각합니다
인간의 뇌가 메모리를 처리하는 방식은 ChatGpt 및 유사한 AI 시스템이 장기 정보를 관리 해야하는 방법에 대한 명확한 청사진을 제공합니다. 영원히 또는 수동으로 삭제 해야하는 격리 된 데이터 포인트로 저장된 메모리를 처리하는 대신 AI는 오래된 기억을 통합하고 요약합니다 백그라운드에서. 예를 들어, 진행중인 프로젝트에 대해 10 가지 관련 대화 나 사실이있는 경우 AI는 간결한 요약 또는 주요 결론 세트로 자동 병합 될 수 있습니다. 뇌가 GIST에 세부 사항을 응축하는 것처럼 본질을 보존하면서 메모리를 효과적으로 압축합니다. 이것은 오래된 상호 작용에 중요한 것을 진정으로“잊지 않고”새로운 정보를위한 공간을 확보 할 것입니다. 실제로 OpenAi의 문서 힌트 Chatgpt의 모델은 이미 저장된 세부 사항을 자동 업데이트하고 결합 할 수 있지만 현재 사용자 경험은 아직 원활하거나 충분하지 않음을 시사합니다.
또 다른 인간에서 영감을 얻은 개선은 우선 순위를 정한 메모리 보유입니다. 강성 100 개 항목 캡 대신 AI는 사용자의 요구와 가장 자주 관련이 있거나 가장 중요한 메모리가 무게를 측정 할 수 있으며 가장 중요한 것으로 보이는 것만 폐기 (또는 다운 샘플링) 할 수 있습니다. 실제로, 이것은 ChatGpt가 특정 사실 (예 : 회사의 핵심 목표, 진행중인 프로젝트 사양, 개인 선호도)이 매우 두드러지고 항상 유지되어야한다는 것을 의미하는 반면, 몇 달 전의 일회성 퀴즈가 먼저 보관되거나 떨어질 수 있음을 의미 할 수 있습니다. 이 역동적 인 접근법은 뇌가 어떻게 유사합니다 지속적으로 사용되지 않은 연결을 자릅니다 인지 효율을 최적화하기 위해 자주 사용되는 것을 강화합니다.
결론은 AI를위한 장기 메모리 시스템이 진화하십시오만 채우고 멈추지 마십시오. 휴먼 메모리는 놀랍도록 적응 적입니다. 시간이 지남에 따라 스스로 변형되고 재구성되며 외부 사용자가 각 메모리 슬롯을 미세 관리 할 것으로 기대하지 않습니다. Chatgpt의 메모리가 우리 자신과 비슷하게 작동한다면, 사용자는 100 개의 항목에서 갑작스러운 벽에 직면하지 않으며 모든 것을 닦거나 백 오른 항목을 하나씩 클릭하는 것 사이의 고통스러운 선택을하지 않습니다. 대신, 오래된 채팅 기억은 점차 AI가 얻을 수있는 증류 된 지식 기반으로 변형 될 것이며, 실제로는 쓸모 없거나 무의미한 작품 만 사라질 것입니다. 여기에서 대상 고객 인 AI 커뮤니티는 그러한 시스템을 구현하는 데 컨텍스트 요약과 같은 기술이 포함될 수 있다는 것을 이해할 수 있습니다. 지식 검색을위한 벡터 데이터베이스신경망의 계층 적 메모리 계층 – 모든 활성 연구 영역. 실제로, AI에게 시간이 지남에 따라 압축되는“에피소드 메모리”의 한 형태를주는 것은 알려진 도전이며, 그것을 해결하는 것은 AI를 향한 도약이 될 것이며, 지식 기반을 지속적으로 확대하는 AI를 향한 도약이 될 것입니다.
결론
Chatgpt의 현재 메모리 제한은 AI의 전체 전력을 활용하지 않는 스톱 갭 솔루션처럼 느껴집니다. 우리는 인간의 인식을 살펴보면 효과적인 장기 메모리가 무제한 원시 데이터를 저장하는 것이 아니라 똑똑한 압축, 통합 및 올바른 것들을 잊어 버리는 것입니다. 스토리지에서 경제하는 동안 중요한 것을 붙잡는 인간의 두뇌의 능력은 우리의 장기 기억을 크고 유용하게 만드는 이유입니다. AI가 진정한 장기 파트너가 되려면 유사한 전략을 채택해야합니다. 사용자에게 부담을 내리는 대신 과거의 상호 작용을 지속적인 통찰력으로 자동 증류합니다. “메모리 가득한”벽을 때리는 좌절감은 유연하고 인간과 같은 방식으로 사용, 학습 및 기억으로 우아하게 자라는 시스템으로 대체 될 수 있습니다. 이러한 원칙을 채택하면 UX Pain Point를 해결할뿐만 아니라 이러한 도구에 의존하는 사용자 및 개발자 커뮤니티 전체에 대해보다 강력하고 개인화 된 AI 경험을 잠금 해제 할 수 있습니다.
게시물 Chatgpt의 메모리 한계는 실망 스럽습니다. 뇌는 더 나은 방법을 보여줍니다. 먼저 나타났습니다 Unite.ai.