Uzun Metin Yeteneği Büyük Model Üreticilerinin Yeni "Standart"ı
Büyük modeller, metin işleme yeteneklerini inanılmaz bir hızla artırarak, başlangıçta 4000 token'dan şu anda 400.000 token'a kadar genişledi. Uzun metin işleme yeteneği, büyük model sağlayıcılarının gücünü ölçmenin yeni bir standardı haline gelmiş gibi görünüyor.
Şu anda, yurtiçindeki ve yurtdışındaki en iyi büyük model şirketleri ve araştırma kurumları bağlam uzunluğunu genişletmeyi önemli bir yükseltme yönü olarak belirliyor. OpenAI'nin GPT serisi modelleri birçok güncellemeden geçti ve bağlam uzunluğu 4 bin token'dan 32 bin token'a yükseldi. Anthropic ise bağlam uzunluğunu 100 bin token'a çıkardı. Yurtiçindeki Yüzüncü Ay, Kimi Chat'i tanıttı ve 200 bin Çince karakter girişi destekliyor, bu da yaklaşık 400 bin token'a eşdeğer.
Uzun metin yeteneklerinin artırılması, modelin daha uzun giriş metinlerini işleyebilmesi anlamına geliyor ve okuma anlama yeteneğini güçlendiriyor. Başlangıçta sadece kısa bir metni okuyabilen model, şimdi bir romanı işleyebiliyor. Bu, modelin uygulama alanlarını genişletmekle kalmıyor, aynı zamanda finans, hukuk, bilimsel araştırma gibi uzmanlık alanlarının akıllı yükselişine de olanak tanıyor.
Ancak, metin uzunluğunun her zaman daha iyi olduğu söylenemez. Araştırmalar, modelin daha uzun bağlam girdilerini desteklemesi ile etkinin artması arasında doğrudan bir ilişki olmadığını göstermektedir. Daha önemlisi, modelin bağlam içeriğini etkili bir şekilde kullanmasıdır.
Ayın karanlık yüzünün kurucusu Yang Zhilin, büyük modellerin sınırının tek adımlı yetenek ve yürütme adım sayısıyla belirlendiğini düşünüyor; burada tek adımlı yetenek parametre sayısıyla ilgiliyken, yürütme adım sayısı yani bağlam uzunluğudur. Uzun metin teknolojisi, büyük modellerin erken dönemindeki bazı sorunları çözmenin yanı sıra, endüstrinin uygulanmasını ilerleten anahtarlardan biridir.
Şu anda, uzun metin teknolojisi bilgi çıkarımı, kod oluşturma, rol yapma gibi alanlarda güçlü bir potansiyel gösteriyor. Ancak pratik uygulamalarda, en son bilgilere çevrimiçi erişim olmaması, oluşturma sürecinin durdurulup düzenlenememesi gibi bazı sorunlar devam ediyor.
Uzun metin teknolojisi "imkansız üçgen" sıkıntısıyla karşı karşıya: metin uzunluğu, dikkat ve hesaplama gücü arasında denge sağlamak zor. Bu durum, Transformer yapısındaki öz dikkat mekanizmasının hesaplama yükünün bağlam uzunluğuna bağlı olarak kare ölçeğinde artmasından kaynaklanmaktadır.
Bu durumu çözmek için şu anda üç ana çözüm bulunmaktadır:
Uzun metinleri işlemek için dış araçlardan yararlanmak
Kendine dikkat mekanizması hesaplamasını optimize et
Model optimizasyonunun genel yöntemleri
Uzun metinlerin "imkansız üçgen" sorununa geçici bir çözüm bulunamasa da, bu durum büyük model üreticilerine keşif yönü göstermektedir: Metin uzunluğu, dikkat ve hesaplama gücü arasında en iyi dengeyi bulmak, yeterli bilgiyi işlerken dikkat hesaplama ve hesaplama gücü maliyet kısıtlamalarını da göz önünde bulundurmak.
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.
16 Likes
Reward
16
6
Share
Comment
0/400
ChainDoctor
· 07-24 11:17
Açıkçası bu hala bölümlü bir bilgi.
View OriginalReply0
GigaBrainAnon
· 07-24 06:55
Ah, yine uzunlukta yarış yapılıyor.
View OriginalReply0
quiet_lurker
· 07-24 06:52
GPU parası kim karşılayabilir ki?
View OriginalReply0
Blockwatcher9000
· 07-24 06:51
Uzun metinlerin ne faydası var, on kelimeyle açıklanamaz mı?
View OriginalReply0
ForkLibertarian
· 07-24 06:51
Artık biliyorum ki, her zaman daha uzun daha iyi değildir.
Büyük model uzun metin işleme yeni standart haline geldi, zorluklar ve fırsatlar bir arada.
Uzun Metin Yeteneği Büyük Model Üreticilerinin Yeni "Standart"ı
Büyük modeller, metin işleme yeteneklerini inanılmaz bir hızla artırarak, başlangıçta 4000 token'dan şu anda 400.000 token'a kadar genişledi. Uzun metin işleme yeteneği, büyük model sağlayıcılarının gücünü ölçmenin yeni bir standardı haline gelmiş gibi görünüyor.
Şu anda, yurtiçindeki ve yurtdışındaki en iyi büyük model şirketleri ve araştırma kurumları bağlam uzunluğunu genişletmeyi önemli bir yükseltme yönü olarak belirliyor. OpenAI'nin GPT serisi modelleri birçok güncellemeden geçti ve bağlam uzunluğu 4 bin token'dan 32 bin token'a yükseldi. Anthropic ise bağlam uzunluğunu 100 bin token'a çıkardı. Yurtiçindeki Yüzüncü Ay, Kimi Chat'i tanıttı ve 200 bin Çince karakter girişi destekliyor, bu da yaklaşık 400 bin token'a eşdeğer.
Uzun metin yeteneklerinin artırılması, modelin daha uzun giriş metinlerini işleyebilmesi anlamına geliyor ve okuma anlama yeteneğini güçlendiriyor. Başlangıçta sadece kısa bir metni okuyabilen model, şimdi bir romanı işleyebiliyor. Bu, modelin uygulama alanlarını genişletmekle kalmıyor, aynı zamanda finans, hukuk, bilimsel araştırma gibi uzmanlık alanlarının akıllı yükselişine de olanak tanıyor.
Ancak, metin uzunluğunun her zaman daha iyi olduğu söylenemez. Araştırmalar, modelin daha uzun bağlam girdilerini desteklemesi ile etkinin artması arasında doğrudan bir ilişki olmadığını göstermektedir. Daha önemlisi, modelin bağlam içeriğini etkili bir şekilde kullanmasıdır.
Ayın karanlık yüzünün kurucusu Yang Zhilin, büyük modellerin sınırının tek adımlı yetenek ve yürütme adım sayısıyla belirlendiğini düşünüyor; burada tek adımlı yetenek parametre sayısıyla ilgiliyken, yürütme adım sayısı yani bağlam uzunluğudur. Uzun metin teknolojisi, büyük modellerin erken dönemindeki bazı sorunları çözmenin yanı sıra, endüstrinin uygulanmasını ilerleten anahtarlardan biridir.
Şu anda, uzun metin teknolojisi bilgi çıkarımı, kod oluşturma, rol yapma gibi alanlarda güçlü bir potansiyel gösteriyor. Ancak pratik uygulamalarda, en son bilgilere çevrimiçi erişim olmaması, oluşturma sürecinin durdurulup düzenlenememesi gibi bazı sorunlar devam ediyor.
Uzun metin teknolojisi "imkansız üçgen" sıkıntısıyla karşı karşıya: metin uzunluğu, dikkat ve hesaplama gücü arasında denge sağlamak zor. Bu durum, Transformer yapısındaki öz dikkat mekanizmasının hesaplama yükünün bağlam uzunluğuna bağlı olarak kare ölçeğinde artmasından kaynaklanmaktadır.
Bu durumu çözmek için şu anda üç ana çözüm bulunmaktadır:
Uzun metinlerin "imkansız üçgen" sorununa geçici bir çözüm bulunamasa da, bu durum büyük model üreticilerine keşif yönü göstermektedir: Metin uzunluğu, dikkat ve hesaplama gücü arasında en iyi dengeyi bulmak, yeterli bilgiyi işlerken dikkat hesaplama ve hesaplama gücü maliyet kısıtlamalarını da göz önünde bulundurmak.