一個帶時間維度的小型學習型模型 = AGI 模型框架

[herman1114]

1. 系統總結
   這個系統的核心目標是實現一個帶時間維度的小型學習型模型 ，能夠生成精煉的提示詞並支持個性化回應。以下是關鍵特點和功能：
   (1) 核心組件

• 小型模型（如 TinyBERT） ：
  • 負責處理用戶輸入、生成提示詞、管理短期記憶。
  • 使用 LoRA 技術進行增量學習，根據用戶反饋不斷調整。
• 大型模型（如 GPT-4 API） ：
  • 根據小型模型生成的提示詞生成最終的高質量回應。
    (2) 時間維度
• 每次用戶輸入都會被打上時間印記，並將其嵌入到模型的輸入中。
• 小型模型根據時間順序生成動態提示詞，確保上下文的連貫性。
  (3) 個性化學習
• 系統會根據用戶的歷史行為和偏好，生成個性化的回應。
• 定期將短期記憶中的重要信息存儲到長期記憶中，形成用戶的專屬知識庫。
  (4) 高效性與靈活性
• 小型模型運行在本地，計算成本低，響應速度快。
• 大型模型作為雲端服務，負責生成高質量的回應。

2. 系統流程圖
   以下是系統的完整流程圖，涵蓋從用戶輸入到生成回應的每一步：
   A: 對話輸入 (用戶輸入+時間戳)
   A -> B: 文本處理 + 時間嵌入 (分詞+時間嵌入+上下文整合)
   B -> C: 小型模型生成提示詞 (生成時
   C -> D: 大型 Model API 生成回應 (根據提示詞生成高質量回應)
   D -> E: 用戶反饋 (收集用戶對回應的行為或評價)
   E -> F: 增量學習 (LoRA) (根據用戶反饋微調小型模型)
   F -> G: 儲存短期記憶與模型參數 (保存短期記憶和模型狀態以供重啟使用)

註:

1. 時間維度的表逹方式是以直接把時間印記+內文一起融入參數模型
2. 時間印記要帶 年月日時分秒, ex: 2025年3月31日20點30分00秒, 會變成六個時間維度, 最接近人類的表逹
3. 一個融入時間印記的參數模型, 才真正具有自動學習, 可優化, 可記憶的功能, 小至個人筆記輔助, 中至個人學習與專業知識庫, 大至AGI.