ChatGPT的记忆

GPT模型的输入有一个最大标记（token）限制，这个限制在不同的GPT版本和API使用上可能会有所不同。GPT-3模型有一个最大标记限制为4096个标记，而较新的GPT-3.5模型则有一个最大标记限制为4096个标记。

在对话历史中，每个标记可以是一个单词、一个字符或一个子词。因此，对话历史中的标记总数将取决于对话的长度以及标记化的方式。

需要注意的是，如果对话历史超过了模型的最大标记限制，您将需要进行截断或其他方式的处理，以确保对话历史适应模型的要求。超过模型限制的对话历史将被截断，并且模型将只能看到前面的部分。

此外，GPT模型的输入还包括其他信息，如提示（prompt），以指导生成的回复。这些额外的信息也会消耗模型输入的标记数量。因此，在实际应用中，您需要根据模型的最大标记限制以及所需的其他输入来合理控制对话历史的长度。

ChatGPT本身并没有内置的记忆功能，它是一种生成式语言模型，以逐个输入和输出的方式进行对话。每次提供给ChatGPT的输入都被视为独立的，它没有显式的记忆或理解先前对话的能力。

然而，为了在一个会话中保持历史内容，您可以在与ChatGPT交互时，将对话历史记录在一个变量中，并将其作为模型的输入传递。这样，模型就可以在生成回复时考虑到之前的对话。

下面是一个示例，展示了如何在Python中实现这一点：

在这个例子中，我们使用了OpenAI的文本生成API来获取ChatGPT的回复。每次用户输入后，我们将用户输入添加到对话历史中，并将整个对话历史作为模型的输入传递。模型的回复被提取并添加到对话历史中，然后循环继续。

请注意，这种方法仅允许模型在每个时间步骤上只能看到有限的上下文。如果对话变得非常长，模型可能会开始忘记先前的对话内容。另外，由于GPT模型的生成性质，它可能会在后续回复中有时候不完全遵循先前的对话内容。