Міцніша основа для пам’яті ChatGPT
Удосконалення синтезу пам’яті в ChatGPT для більшої актуальності, безперервності й релевантності.
Сьогодні ми починаємо розгортати потужнішу й масштабованішу систему синтезу пам’яті, розроблену для подолання проблем застарівання, коректності та масштабованості, які ми спостерігаємо, коли пам’ять застосовується для сотень мільйонів користувачів і багаторічних часових горизонтів у ChatGPT.
Пам’ять допомагає ChatGPT вивчати ваші вподобання, проєкти й обмеження, щоб майбутні розмови починалися зі спільного контексту, а не з нуля.
За останні два роки пам’ять стала важливою частиною досвіду ChatGPT, допомагаючи ChatGPT краще розуміти ваш контекст, щоб із часом допомагати вам досягати значущих цілей. Це ключ до того, щоб зробити ChatGPT кориснішим: знати вас, допомагати вам і робити для вас більше.
Це оновлення вже доступне користувачам Plus і Pro у США, а протягом найближчих тижнів стане доступним в інших країнах і для користувачів Free та Go.
Пам’ять (також «збережена пам’ять») уперше було запущено у квітні 2024 року. Ця функція давала змогу попросити ChatGPT запам’ятати інформацію й використовувати її в майбутніх чатах.

Збережена пам’ять записувалася лише під час розмови й спиралася на чіткі сигнали, щоб вирішити, коли запускати пам’ять, наприклад у відповідь на інструкцію «запам’ятай, що я їду до Сінгапуру в липні». На практиці взаємодія з цією системою могла відчуватися як розмова з людиною, яка зробила кілька нотаток, але все одно забула все, що не було записано. Збережена пам’ять також має тенденцію з часом застарівати й зрештою ставати неправильною або нерелевантною.
У квітні 2025 року ми оновили пам’ять ChatGPT, надавши моделі можливість звертатися до контексту чатів поза списком збереженої пам’яті; це було зроблено завдяки запровадженню першої версії dreaming — методу, за допомогою якого ChatGPT автоматично впорядковує пам’ять у фоновому режимі, звертаючись до історії чатів.

На відміну від збереженої пам’яті, dreaming використовує фоновий процес, який дає ChatGPT змогу навчатися з багатьох розмов і синтезувати стан пам’яті ChatGPT, щоб завжди надавати вашим розмовам найбільш актуальний і релевантний контекст. Dreaming також полегшує включення до пам’яті контексту, який природно виникає в розмові, без потреби покладатися на явні прохання щось запам’ятати.
Протягом останнього року dreaming доповнював збережену пам’ять, забезпечивши стрибкоподібне покращення здатності ChatGPT персоналізувати відповіді й компенсувати застарівання збереженої пам’яті. Однак цього ніколи не було достатньо як самостійної системи пам’яті.
Сьогодні ми запускаємо значно потужнішу й ефективнішу з погляду обчислень архітектуру пам’яті, побудовану на основі dreaming.
Пам’ять, синтезовану dreaming, можна переглянути через її стислий підсумок, видимий на сторінці зведення пам’яті. У зведенні пам’яті ви можете швидко переглянути головне з того, що ChatGPT знає про вас, додати або оновити інформацію про себе та надати інструкції щодо того, які теми ChatGPT має порушувати й коли. Якщо ви хочете глибше розібратися в певній темі, просто поспілкуйтеся з моделлю.

Коли ми думаємо про те, якою має бути «хороша пам’ять» у ChatGPT, на думку спадає кілька речей:
- Переносити корисний контекст: ви один раз повідомляєте щось ChatGPT, і він пам’ятає цю інформацію в наступних чатах.
- Дотримуватися вподобань і обмежень: якщо ви описуєте вподобання (наприклад, що ви вегетаріанець), ChatGPT надалі має діяти відповідно до цього вподобання.
- Залишатися актуальною з часом: пам’ять має враховувати плин часу. Уявіть: «Користувач планує вечірку на день народження наступної суботи»; зрештою настає неділя.
Ми можемо оцінити, як пам’ять ChatGPT Plus і Pro покращувалася з часом щодо кожної з трьох наведених вище цілей пам’яті. Ми робимо це для:
- 2024: збереженої пам’яті
- 2025: збереженої пам’яті + Dreaming V0
- 2026: Dreaming V3
Коли ви починаєте новий чат із ChatGPT, вам не потрібно представлятися з нуля. ChatGPT може заощаджувати ваш час і спиратися на попередній контекст, особливо для складних довготривалих проєктів.
Наприклад, уявіть, що ви використовуєте ChatGPT, щоб підібрати нове обладнання для камери, сумісне з вашою поточною камерою. Якщо ви раніше обговорювали з ChatGPT свою фототехніку, можете попросити продукти, сумісні з «моїм фотонабором», і отримати персоналізовані рекомендації, що відповідають вашим потребам.
GPT-5.2 Instant
Модель дає загальну відповідь, залишаючи користувачу самостійно виконувати складні перевірки сумісності.
GPT-5.3 Instant
Модель пам’ятає конфігурацію камери користувача й рекомендує сумісний продукт.
GPT‑5.2 Instant зрештою відповідає на запитання, але, намагаючись пояснити свої межі безпеки, починає з довгого вступу про те, із чим він не може допомогти. GPT‑5.3 Instant, натомість, одразу переходить до відповіді.
Ми можемо побудувати оцінювання на прикладах, подібних до цього, де модель просять відповісти на запит, який вимагає згадати фактичну інформацію про користувача. Після цього модель отримує винагороду, якщо відповідає так, щоб правильно використовувати релевантний контекст. У цьому оцінюванні нова система на основі dreaming покращує здатність моделі згадувати релевантні факти.
Пам’ять також допомагає ChatGPT відповідати так, щоб краще відповідати вашим вподобанням і обмеженням.
Уявіть, що ви плануєте подорож до Сінгапуру. За два місяці до поїздки ви просите ChatGPT допомогти з маршрутом. ChatGPT уже знає з попереднього планування подорожей, що вам подобається фотографувати дику природу, ви віддаєте перевагу готелям із потужним кондиціонером і любите тихі місця для вечері більше, ніж гамірні бари.
GPT-5.2 Instant
Модель дає загальну відповідь, яка є більш туристичною, не допомагає з бронюванням готелю й здебільшого ігнорує інтереси користувача.
GPT-5.3 Instant
Модель дає відповідь, персоналізовану відповідно до інтересів користувача у фотографуванні дикої природи, тихих вечерях і його пріоритетів під час бронювання готелю.
GPT‑5.2 Instant зрештою відповідає на запитання, але, намагаючись пояснити свої межі безпеки, починає з довгого вступу про те, із чим він не може допомогти. GPT‑5.3 Instant, натомість, одразу переходить до відповіді.
Вподобання можуть набувати кількох форм:
- Інструкції щодо того, як ChatGPT має відповідати («більше не згадуй про Стена»).
- Ваші особисті вподобання або обмеження («я вегетаріанець»)
- Неявні вподобання, які визначають, що для вас релевантно («я живу неподалік Сан-Франциско» → місцеві варіанти мають бути адаптовані до вказаного району)
Під час розробки нової системи пам’яті ми покращили здатність ChatGPT застосовувати релевантні вподобання з минулих розмов. За наведеним вище прикладом «я вегетаріанець» ми можемо оцінити, чи модель правильно використовує пам’ять, щоб запропонувати варіанти харчування, прийнятні до вегетаріанців, коли користувач-вегетаріанець просить ідеї для вечері.
Коли ваш чат завершується, час не зупиняється.
Традиційні системи пам’яті можуть застарівати. Наприклад, ви кажете ChatGPT: «Я в Сінгапурі й мені потрібна рекомендація ресторану на вечерю сьогодні». Минає певний час, ваша поїздка закінчується, і ви дивуєтеся, чому ChatGPT досі думає, що ви в Сінгапурі.
Завдяки dreaming пам’ять автоматично оновлюється з плином часу, даючи ChatGPT змогу переглянути свою пам’ять із «Ви їдете до Сінгапуру в липні» на «Ви були в Сінгапурі в липні 2026 року», коли поїздка завершується. Потім, коли ви повертаєтеся додому, ChatGPT знову може надавати рекомендації, адаптовані до вашого домашнього місцезнаходження та часового поясу.
GPT-5.2 Instant
Модель думає, що користувач досі в Сінгапурі.
GPT-5.3 Instant
Модель надає відповіді, релевантні до домашньої адреси користувача.
GPT‑5.2 Instant зрештою відповідає на запитання, але, намагаючись пояснити свої межі безпеки, починає з довгого вступу про те, із чим він не може допомогти. GPT‑5.3 Instant, натомість, одразу переходить до відповіді.
У наших оцінюваннях пам’яті ми вимірюємо, чи може ChatGPT правильно відповідати на запити, у яких плин часу суттєво впливає на правильну відповідь або рекомендацію. Dreaming забезпечує суттєве покращення в цій сфері:
Місія OpenAI — зробити так, щоб штучний загальний інтелект приносив користь усьому людству.
Хоча пам’ять на основі dreaming уже певний час доступна користувачам Plus і Pro, лише тепер ми можемо запропонувати користувачам Free версію, яка відповідає нашому стандарту якості та яку практично обслуговувати в масштабі. Нещодавні покращення приблизно в 5 разів зменшили об’єм обчислювальних ресурсів, потрібних для надання dreaming користувачам Free, що дає змогу розпочати розгортання dreaming для користувачів Free протягом найближчих тижнів і збільшити обсяг пам’яті для користувачів Plus і Pro.
У перспективі dreaming тепер надає нам спільну основу пам’яті для всіх користувачів. Це оновлення є нашою найпотужнішою системою пам’яті на сьогодні, і ми продовжимо її вдосконалювати.
Щоб дізнатися більше про цю версію та засоби керування пам’яттю для користувачів, перегляньте поширені питання про пам’ять(відкривається у новому вікні).




