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2023-07-25
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ChatGPT 技术的多轮对话语境与上下文建模
随着人工智能技术的发展，多轮对话系统成为了人们关注的热点之一，被广泛
应用于智能助理、客服机器人等领域。而 ChatGPT 作为一种基于生成模型的多轮
对话系统，引起了广泛的关注和研究。它的核心思想在于通过模型的训练和优化，
使得系统能够根据上下文进行回应，建立连贯的对话。
ChatGPT 的一个关键问题就是如何处理多轮对话的语境和上下文。在传统的对
话系统中，通常只会根据当前的问题或回答来生成对应的响应，而忽视了之前的对
话历史。这种方式可能导致回答的脱离语境，使得对话的连贯性变差。而
ChatGPT 则通过引入上下文建模的方法，充分利用之前的对话历史，提高了对话的
连贯性和准确性。
ChatGPT 的上下文建模主要分为两个方面，即当前对话和历史对话。当前对话
是指当前的问题或回答，它包含了当前需要回应的信息。ChatGPT 会将当前对话与
历史对话进行融合，从而更好地理解上下文。历史对话是之前的对话历史，它包括
了之前的问题、回答和上下文信息。ChatGPT 借助历史对话可以更好地把握对话的
脉络和逻辑，从而生成更有针对性的回答。
在多轮对话系统中，如何确定上下文的范围也是一个关键问题。ChatGPT 通常
使用固定的窗口或者可变的窗口来确定上下文的范围。固定窗口的方法比较简单，
即只考虑最近的 N 个对话历史。而可变窗口的方法则根据当前对话的重要性和相
关性来确定上下文的范围。这种方法可以更加灵活地处理不同对话场景和不同对话
长度的情况。
ChatGPT 在语境和上下文建模方面的优势也带来了一些挑战。首先，如何处理
长文本的对话历史是一个问题。长文本包含了大量的信息，但也可能包含了一些无
关的或冗余的信息。ChatGPT 需要通过有效地对长文本进行表示和提取关键信息，
从而生成准确和连贯的回答。其次，如何处理多义词和语义消歧是另一个难题。在
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