大模型厂商卷长文本背后

随着大模型技术的快速发展，处理长文本的能力已成为衡量模型性能的重要指标之一。从最初的4000 token到如今的40万token，大模型在长文本处理方面取得了显著进展。

目前，多家顶级大模型公司和研究机构都将拓展上下文长度作为升级重点。例如，OpenAI通过多次升级将GPT-3.5和GPT-4的上下文长度分别提升至1.6万和3.2万token。Anthropic更是一次性将上下文长度扩展到10万token。国内的月之暗面推出的Kimi Chat支持输入约40万token的文本。

长文本处理能力的提升不仅意味着模型可以处理更多信息，还为金融、法律、科研等专业领域的应用奠定了基础。这些领域往往需要处理大量复杂文档，对摘要总结、阅读理解和问答能力有较高要求。

然而，支持更长的上下文输入并不等同于模型性能的全面提升。研究表明，模型对上下文内容的有效利用才是关键。目前，长文本技术的探索仍在继续，40万token可能只是一个开始。

推动长文本技术发展的原因主要有以下几点：

1. 解决当前应用落地困境，如虚拟角色场景中的记忆问题、专业领域的深度内容分析等。

2. 为未来Agent和AI原生应用提供支持，这些应用需要依靠历史信息进行决策和保持连贯体验。

3. 通过提供更多上下文信息，减少模型的幻觉问题，提高推理准确性。

4. 推动大模型向专业化、个性化和深度化方向发展，为产业落地和超级APP的出现铺平道路。

然而，长文本技术的发展也面临着"不可能三角"的困境：文本长度、注意力和算力之间的矛盾。这主要源于Transformer结构中自注意力机制的计算复杂度随上下文长度呈平方级增长。

为解决这一问题，目前主要有三种方案：

1. 借助外部工具辅助处理长文本，如将长文本切分为多个短文本处理。

2. 优化自注意力机制计算，如LongLoRA技术通过分组计算降低计算量。

3. 对模型进行优化，如LongLLaMA通过微调实现对更长序列的外推。

尽管长文本技术仍面临挑战，但它为大模型的进一步发展和应用落地提供了新的可能性。未来，大模型厂商将继续在文本长度、注意力和算力之间寻找最佳平衡点，以实现更强大的长文本处理能力。