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曾经，老马常常听到一些小伙伴在群里提到，他们为Deepseek提供了许多知识资料，声称自己在训练这个模型。
这种对大语言模型训练的误解，常常被一些自称AI导师的人在抖音的低价课程中传播。
实际上，想要训练Deepseek模型通常是指微调，这需要一定的机器学习基础和技术背景。而我们平常和Deepseek的对话，并不是在进行模型训练。
在Deepseek的对话界面中，我们每次提出的问题和模型的回答统称为上下文（例如一篇完整的文章）。
上下文的长度是有限制的（即上下文窗口），一旦超出限制，模型就无法记住之前的内容，如果再提问，模型会遗忘先前的问题和回答。
另外，当你开启一个全新的对话窗口时，之前窗口中的所有上下文，模型也不会记得，这就是所谓的短期记忆。
当然，有些AI在处理复杂任务时，会暂时将信息存储在一个地方，这被称为中期记忆，完成任务后再将其丢弃。
总体而言，这些模型并不具备长期记忆，无论你为其输入多少知识和内容，都不会被持久记住，更不谈训练出让模型掌握这些知识。
补充一下，模型的知识来源于训练阶段所获得的世界知识，这部分知识量庞大，但一旦学完，就不会再进行更新。
除非进行重新训练或微调，以便在模型中更新或添加新知识。另外，还有一种方式是通过外部知识库，比如RAG来获取信息。
对于普通的AI用户来说，模型的知识来源是固定的。那么，是否可以让模型记住与其的对话习惯和所输入的知识呢？
答案是肯定的。例如，最近阿里推出的通义千问已经具备了长期记忆功能，未来许多大型语言模型应用都会具备类似的功能，这将成为标准配置，如下图所示：
1、注册使用
通义千问的官网地址为：https://chat.qwen.ai，关于注册和使用的内容不再赘述，老马之前也有介绍，相信许多小伙伴都已经尝试过了。
千问的长期记忆功能默认是开启的，用户只需在网页左下角点击自己的头像，进入设置后选择个性化即可查看，如下图所示：
目前，保存的记忆项目最多支持50个，老马推测这可能是指50个对话窗口，这个数量对于一般用户而言已经足够。
长期记忆功能主要有三个特点：首先，它会记录你对话中的关键信息，包括个人偏好、提问习惯及重要细节，实际上是在为你构建个人知识库。
其次，在后续的聊天中，系统会主动调用以往的历史信息，你无需重复说明自己的身份或背景信息。
最后，基于历史信息的积累，千问能够提供个性化的回复，若你偏好严谨的回答或简明扼要的回复，千问都会学习并加以记忆。
正如老马之前提到的，现在你可以“训练”自己的AI，它会真正记住你说过的话和教过的知识，了解你的喜好和需求。
2、实际测试
在这里，老马不打算通过长时间的使用来验证千问的长期记忆功能。相对简单的测试方式是在一个对话窗口中与模型交流，介绍一下老马的身份，如下图所示：
老马的自我介绍经过重新编写，内容在互联网上并不存在，并且关闭了联网搜索功能。将其发送给千问后，接着新建一个对话窗口，观察千问是否能够记住这些信息，如下所示：
毫无疑问，千问成功记住了，并且在回应中直接使用了老马最初编写的提示语，而非依赖其之前学习到的知识或从网络上获取的信息（未开启联网搜索）。
归结一下，通义千问推出的长期记忆功能将显著提升用户的使用体验。即便是曾经使用过的优秀提示词，若自己忘记了，也可以询问千问来找回，真是让人省心。
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