Büyük model teknolojisinin hızlı gelişimi ile birlikte, uzun metinleri işleme yeteneği model performansını ölçmenin önemli göstergelerinden biri haline geldi. Başlangıçta 4000 token'dan günümüzde 400.000 token'a kadar, büyük modeller uzun metin işleme konusunda önemli ilerlemeler kaydetti.
Şu anda, birçok önde gelen büyük model şirketi ve araştırma kurumu, bağlam uzunluğunu genişletmeyi yükseltme odak noktası olarak belirlemiştir. Örneğin, OpenAI, GPT-3.5 ve GPT-4'ün bağlam uzunluğunu sırasıyla 16.000 ve 32.000 token'a yükseltmek için birçok güncelleme yapmıştır. Anthropic ise bağlam uzunluğunu bir seferde 100.000 token'a genişletmiştir. Ülkemizdeki Ay'ın Karanlık Yüzü, yaklaşık 400.000 token'lık metni destekleyen Kimi Chat'i piyasaya sürmüştür.
Uzun metin işleme yeteneğinin artması, yalnızca modelin daha fazla bilgi işleyebilmesi anlamına gelmez, aynı zamanda finans, hukuk, bilimsel araştırma gibi uzmanlık alanlarındaki uygulamaların temelini de atmıştır. Bu alanlar genellikle büyük miktarda karmaşık belgelerle çalışmayı gerektirir ve özetleme, okuma anlama ve soru yanıtlama yeteneklerine yüksek talepler vardır.
Ancak, daha uzun bağlam girişi desteklemek, model performansının kapsamlı bir şekilde artmasıyla aynı anlama gelmez. Araştırmalar, modelin bağlam içeriğini etkili bir şekilde kullanmasının anahtar olduğunu göstermektedir. Şu anda, uzun metin teknolojisinin keşfi devam etmektedir, 400.000 token belki de sadece bir başlangıçtır.
Uzun metin teknolojisinin gelişimini teşvik eden ana nedenler şunlardır:
Mevcut uygulama sorunlarını çözmek, sanal karakter sahnelerindeki bellek sorunları, uzmanlık alanlarındaki derin içerik analizi vb.
Gelecekteki Agent ve AI yerel uygulamalarına destek sağlamak, bu uygulamaların karar vermek ve tutarlı bir deneyim sürdürmek için geçmiş bilgilerine dayanması gerekmektedir.
Daha fazla bağlam bilgisi sağlayarak modelin yanılsama sorununu azaltmak ve çıkarım doğruluğunu artırmak.
Büyük modellerin uzmanlaşma, kişiselleştirme ve derinleşme yönünde gelişimini teşvik etmek, sanayinin hayata geçirilmesi ve süper APP'lerin ortaya çıkması için zemin hazırlamak.
Ancak, uzun metin teknolojisinin gelişimi, "imkansız üçgen" zorluğuyla da karşı karşıya: metin uzunluğu, dikkat ve hesaplama gücü arasındaki çelişki. Bu, esasen Transformer yapısındaki öz-dikkat mekanizmasının hesaplama karmaşıklığının bağlam uzunluğuna bağlı olarak kare seviyesinde artmasından kaynaklanıyor.
Bu sorunu çözmek için şu anda üç ana çözüm bulunmaktadır:
Uzun metinleri işlemek için dış araçlardan yararlanarak, uzun metinleri birden fazla kısa metne bölmek.
Kendine dikkat mekanizması hesaplamalarını optimize etme, LongLoRA teknolojisi gibi gruplandırma hesaplamaları ile hesaplama yükünü azaltma.
Modeli optimize etme, örneğin LongLLaMA'nın daha uzun dizilerin dışa doğru tahmin edilmesini sağlamak için ince ayar yapması gibi.
Uzun metin teknolojisi hala zorluklarla karşılaşsa da, büyük modellerin daha fazla gelişimi ve uygulama alanına girmesi için yeni olanaklar sunmaktadır. Gelecekte, büyük model sağlayıcıları metin uzunluğu, dikkat ve hesaplama gücü arasında en iyi dengeyi bulmaya devam edecek, böylece daha güçlü uzun metin işleme yetenekleri elde edilecektir.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
22 Likes
Reward
22
5
Share
Comment
0/400
SandwichTrader
· 07-23 06:28
Yaşlandıkça gözlerim bulanıklaşıyor.
View OriginalReply0
OnlyOnMainnet
· 07-21 19:31
O kadar uzun bir makaleyi işleyebiliyor musun...
View OriginalReply0
MissedTheBoat
· 07-20 07:14
Görmek bile para yakıyor! Elektrik faturasını düşününce kafam büyüyor.
Büyük model uzun metin işleme yeteneği ilerlemesi: 4000'den 400.000 token'e rekabet ve zorluklar
Büyük Model Üreticileri Uzun Metinlerin Ardında
Büyük model teknolojisinin hızlı gelişimi ile birlikte, uzun metinleri işleme yeteneği model performansını ölçmenin önemli göstergelerinden biri haline geldi. Başlangıçta 4000 token'dan günümüzde 400.000 token'a kadar, büyük modeller uzun metin işleme konusunda önemli ilerlemeler kaydetti.
Şu anda, birçok önde gelen büyük model şirketi ve araştırma kurumu, bağlam uzunluğunu genişletmeyi yükseltme odak noktası olarak belirlemiştir. Örneğin, OpenAI, GPT-3.5 ve GPT-4'ün bağlam uzunluğunu sırasıyla 16.000 ve 32.000 token'a yükseltmek için birçok güncelleme yapmıştır. Anthropic ise bağlam uzunluğunu bir seferde 100.000 token'a genişletmiştir. Ülkemizdeki Ay'ın Karanlık Yüzü, yaklaşık 400.000 token'lık metni destekleyen Kimi Chat'i piyasaya sürmüştür.
Uzun metin işleme yeteneğinin artması, yalnızca modelin daha fazla bilgi işleyebilmesi anlamına gelmez, aynı zamanda finans, hukuk, bilimsel araştırma gibi uzmanlık alanlarındaki uygulamaların temelini de atmıştır. Bu alanlar genellikle büyük miktarda karmaşık belgelerle çalışmayı gerektirir ve özetleme, okuma anlama ve soru yanıtlama yeteneklerine yüksek talepler vardır.
Ancak, daha uzun bağlam girişi desteklemek, model performansının kapsamlı bir şekilde artmasıyla aynı anlama gelmez. Araştırmalar, modelin bağlam içeriğini etkili bir şekilde kullanmasının anahtar olduğunu göstermektedir. Şu anda, uzun metin teknolojisinin keşfi devam etmektedir, 400.000 token belki de sadece bir başlangıçtır.
Uzun metin teknolojisinin gelişimini teşvik eden ana nedenler şunlardır:
Mevcut uygulama sorunlarını çözmek, sanal karakter sahnelerindeki bellek sorunları, uzmanlık alanlarındaki derin içerik analizi vb.
Gelecekteki Agent ve AI yerel uygulamalarına destek sağlamak, bu uygulamaların karar vermek ve tutarlı bir deneyim sürdürmek için geçmiş bilgilerine dayanması gerekmektedir.
Daha fazla bağlam bilgisi sağlayarak modelin yanılsama sorununu azaltmak ve çıkarım doğruluğunu artırmak.
Büyük modellerin uzmanlaşma, kişiselleştirme ve derinleşme yönünde gelişimini teşvik etmek, sanayinin hayata geçirilmesi ve süper APP'lerin ortaya çıkması için zemin hazırlamak.
Ancak, uzun metin teknolojisinin gelişimi, "imkansız üçgen" zorluğuyla da karşı karşıya: metin uzunluğu, dikkat ve hesaplama gücü arasındaki çelişki. Bu, esasen Transformer yapısındaki öz-dikkat mekanizmasının hesaplama karmaşıklığının bağlam uzunluğuna bağlı olarak kare seviyesinde artmasından kaynaklanıyor.
Bu sorunu çözmek için şu anda üç ana çözüm bulunmaktadır:
Uzun metinleri işlemek için dış araçlardan yararlanarak, uzun metinleri birden fazla kısa metne bölmek.
Kendine dikkat mekanizması hesaplamalarını optimize etme, LongLoRA teknolojisi gibi gruplandırma hesaplamaları ile hesaplama yükünü azaltma.
Modeli optimize etme, örneğin LongLLaMA'nın daha uzun dizilerin dışa doğru tahmin edilmesini sağlamak için ince ayar yapması gibi.
Uzun metin teknolojisi hala zorluklarla karşılaşsa da, büyük modellerin daha fazla gelişimi ve uygulama alanına girmesi için yeni olanaklar sunmaktadır. Gelecekte, büyük model sağlayıcıları metin uzunluğu, dikkat ve hesaplama gücü arasında en iyi dengeyi bulmaya devam edecek, böylece daha güçlü uzun metin işleme yetenekleri elde edilecektir.