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大语言模型（LLM）本身是无状态的，无法直接“记住”历史对话或用户特定信息

大语言模型（LLM）本身是无状态的，无法直接“记住”历史对话或用户特定信息，但可以通过架构改进、外部记忆整合、训练方法优化等方案实现上下文记忆能力。

一、模型内部记忆增强：让LLM“记住”对话历史

1. 扩展上下文窗口（模型架构优化）

• 技术原理：
  通过改进Transformer架构，增加模型可处理的上下文长度，直接将历史对话包含在输入中（即“隐性记忆”）。
  • 位置编码优化：如RoPE（旋转位置编码）支持更长序列，GPT-4支持8k~32k tokens，Claude 3支持100k tokens。
  • 分层注意力：如LongNet、HydraNets，