ChatGPT 对话中的上下文感知与对称性

这份资源着重探讨 ChatGPT 在多轮对话场景下的上下文感知能力和对称性问题。涵盖以下几个方面：

• 上下文感知： 深入剖析 ChatGPT 如何理解和记忆先前对话内容，并在后续回应中体现出上下文关联性。
• 对称性分析： 探讨 ChatGPT 在对话中是否能够保持一致的角色和身份，以及如何避免出现前后矛盾或不一致的表达。
• 技术解析： 解释 ChatGPT 上下文感知和对称性背后的技术原理，包括 Transformer 模型、注意力机制等。
• 应用案例： 展示 ChatGPT 在实际应用中如何处理多轮对话，并分析其优势和局限性。
• 未来展望： 探讨 ChatGPT 在上下文感知和对称性方面未来可能的发展方向，以及面临的挑战。