DeepSeek 当使用对话前缀续写功能时，如何处理较长的对话历史记录？

在处理在处理较长的对话历史记录时，DeepSeek通过截断和压缩策略来确保模型在合理计算资源内高效运行。以下是具体处理方法和代码示例：

处理方法

1. 截断策略：保留最近的对话记录，截断较早部分。通常保留最近的几轮对话以保证上下文相关。

2. 压缩策略：通过抽取对话的关键信息或生成一个简短的摘要，减少输入长度。

代码示例

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 加载预训练的DeepSeek模型和分词器
model_name = "deepseek/deepseek-gpt"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

def truncate_conversation(conversation, max_turns=5):
    # 截断对话历史，保留最近的max_turns轮
    return conversation[-max_turns:]

def summarize_conversation(conversation):
    # 压缩对话历史，生成简要摘要
    summary = " ".join([turn["text"] for turn in conversation])
    return {"role": "system", "text": summary[:500]}  # 控制摘要长度

def generate_response(conversation, max_length=128):
    # 处理较长的对话历史
    if len(conversation) > 5:
        conversation = truncate_conversation(conversation)
    elif len(conversation) > 10:        conversation = [summarize_conversation(conversation)]
    
    # 将对话历史转换为模型输入
    input_text = "\n".join([turn["text"] for turn in conversation])
    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
    
    # 生成响应
    outputs = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=max_length)
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return response

# 示例对话历史
conversation = [
    {"role": "user", "text": "你好，我想了解DeepSeek的功能。"},
    {"role": "assistant", "text": "DeepSeek提供高效的对话生成和续写功能。"},
    # ... 更多对话记录
]

# 生成响应
response = generate_response(conversation)
print(response)

关键步骤解释

• 截断：truncate_conversation函数保留最近的对话轮次，确保输入长度可控。
• 压缩：summarize_conversation函数生成对话摘要，减少信息冗余。
• 生成响应：generate_response函数处理对话历史并生成响应。

通过这些方法，DeepSeek能有效处理长对话历史，保持生成内容的连贯性和相关性。