以下是一些适用于长文本总结的 AI 应用及相关信息：
由于GPT具有固定的上下文长度，因此不能在单个查询中总结太长的文本，具体来说是长度超过上下文长度减去生成的总结长度的文本。要总结一篇非常长的文档，如一本书，我们可以使用一系列查询来总结文档的每一部分。部分总结可以被连接并总结，产生总结的总结。这个过程可以递归进行，直到整个文档被总结。如果需要使用关于早期章节的信息来理解后期章节，那么另一个可以使用的技巧是在总结某一点的内容时，包括一个前文的运行总结。OpenAI在使用GPT-3的变体进行的之前的研究中，已经研究了这个程序对总结书籍的有效性。
由于模型的上下文窗口大小有限，无法一次性处理过长的文本。对于长文档，可以将其分成多个部分分别进行总结，然后将各部分的摘要合并成最终的完整摘要。OpenAI使用GPT-3的变体进行过相关的研究，证明这种方法可以有效地总结书籍等长篇幅文本。
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