El equipo de Shanghái lanza como código abierto la serie de modelos con memoria nativa MemT-1.0, con variantes de 288 mil millones y 36 mil millones de parámetros
Según el medio estatal Shanghai Observer, el 20 de octubre, el equipo Memory Tensor, con sede en Shanghái, lanzó y publicó en código abierto la serie MemT-1.0 de modelos de lenguaje de gran tamaño con memoria nativa. A diferencia de los modelos tradicionales, que comienzan desde cero en cada conversación, MemT-1.0 integra una memoria interna persistente y actualizable en el proceso de cálculo del modelo, lo que permite recuperar directamente información histórica y experiencias de tareas en tare
GateNews·10-20 11:43
