Rhea: 面向会话型LLM的基于角色的启发式情景注意力

这篇文章介绍了Rhea，一种用于改进会话型大型语言模型（LLM）的新方法。其核心思想围绕着基于角色的注意力机制，表明重点在于对话中不同角色如何影响模型的理解和生成。使用“启发式情景注意力”意味着一种以更有效和上下文相关的方式管理和利用过去的对话轮次（情景）的策略。来源为ArXiv表明这是一篇研究论文，可能详细介绍了方法论、实验结果以及与现有方法的比较。

• •Rhea是一种用于改进会话型LLM的新方法。
• •它利用基于角色的注意力机制。
• •它采用启发式情景注意力来管理对话历史。
• •这项研究很可能在ArXiv论文中详细介绍。