stephen147的博客

我们在本文中介绍了利用智能体扩展模型上下文记忆的关键思路。一旦智能体准备就绪，如何合成数据便显而易见。例如，我们可以招募志愿者与智能体互动，并记录结果来构建微调数据集。此外，我们还可以利用智能体对其他方法生成的数据进行交叉验证，以确保数据质量。此外，用智能体的结果去微调模型，这个思路也适用于其他领域，比如提升模型解决大规模任务的能力。

URL:三国演义读后感- 初始化自己的 LLM可以选择开源的 LLM，使用 HuggingFace 的 Auto API 直接加载。- 选择自己的长文进行切分虽然 OpenAI 不能用，但是 TextSplitter 可以用。基于不同的处理方式总结根据上面 Stuff、MR、Refine 和 Map Rerank 的逻辑图实现自己的总结逻辑查看总结效果。不过由于我们本地机器的限制，Mapper 能否并行就看我们能起几个服务了。长文总结是很典型常见的问题，大家有更多想法和意见也欢迎在评论区交流讨论~