利用自然语言指令让ChatGPT生成长篇小说：苏黎世联邦理工大学的RecurrentGPT

"苏黎世联邦理工大学的研究团队提出了RecurrentGPT，这是一种创新的方法，能够利用自然语言Prompt让ChatGPT生成连贯的长篇小说，解决了Transformer模型在长文本生成上的局限性。传统上，Transformer模型由于self-attention机制的复杂度限制，难以处理长输入和输出。为解决此问题，已有研究尝试将RNN的循环机制结合到Transformer中，如Transformer-XL和Block-Recurrent Transformer，但这些方法需要修改模型架构，不适配闭源模型如ChatGPT。RecurrentGPT的独特之处在于，它无需修改ChatGPT的内部结构，仅通过自然语言指令即可模拟LSTM（长短期记忆网络）的工作方式，实现了在不破坏模型封闭性的前提下进行长文本生成。论文链接和相关项目代码可以在提供的链接中找到。" 在人工智能领域，尤其是自然语言处理（NLP）中，ChatGPT作为一个强大的预训练语言模型，已经展示了其在多种任务中的潜力。然而，尽管ChatGPT在对话理解和生成短文本方面表现出色，但它在生成长篇连贯文本时遇到了挑战。这是因为Transformer模型，ChatGPT的基础，依赖于自注意力机制，该机制在处理大量序列数据时计算成本高，限制了其对长序列的处理能力。 为了克服这一难题，研究人员提出了RecurrentGPT，一种新颖的技术，它借鉴了RNN（循环神经网络）的循环更新机制。RNN以其能够在处理序列数据时保留长期依赖的能力而闻名，特别适合长文本生成。然而，由于ChatGPT这样的闭源模型的架构不透明，直接整合RNN机制是不可能的。RecurrentGPT巧妙地通过设计特定的自然语言Prompt，模拟RNN的行为，使得ChatGPT能够在保持原有结构不变的情况下生成长篇故事。 RecurrentGPT的创新之处在于其对现有技术的巧妙利用，它不需要对ChatGPT进行任何内部改动，而是通过输入精心构造的自然语言指令来引导模型生成连续的故事段落。这种方法不仅保留了ChatGPT的原始性能，还扩展了其在长文本生成方面的应用范围，为闭源大模型提供了新的可能性。 论文来自于苏黎世联邦理工大学的研究团队，他们在arXiv上发布了相关工作，并提供了GitHub项目链接，使得其他研究者和开发者可以进一步探索和利用这一技术。这种方法对于未来NLP研究和应用的发展具有重要意义，因为它提供了一种与现有模型兼容的途径，有望改善长文本生成的效率和质量，推动人工智能在文学创作和其他长篇内容生成领域的进步。