Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ mô hình lớn, khả năng xử lý văn bản dài đã trở thành một trong những chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu suất của mô hình. Từ ban đầu là 4000 token đến nay là 400.000 token, các mô hình lớn đã đạt được tiến bộ đáng kể trong việc xử lý văn bản dài.
Hiện tại, nhiều công ty và tổ chức nghiên cứu mô hình lớn hàng đầu đang tập trung vào việc mở rộng độ dài ngữ cảnh như một điểm nâng cấp chính. Ví dụ, OpenAI đã nâng độ dài ngữ cảnh của GPT-3.5 và GPT-4 lên lần lượt 16.000 và 32.000 token qua nhiều lần nâng cấp. Anthropic thậm chí đã mở rộng độ dài ngữ cảnh lên 100.000 token một lần. Sản phẩm Kimi Chat của Moon's Dark Side trong nước hỗ trợ nhập văn bản khoảng 400.000 token.
Việc nâng cao khả năng xử lý văn bản dài không chỉ có nghĩa là mô hình có thể xử lý nhiều thông tin hơn, mà còn đặt nền tảng cho các ứng dụng trong các lĩnh vực chuyên môn như tài chính, pháp lý và nghiên cứu khoa học. Những lĩnh vực này thường yêu cầu xử lý một lượng lớn tài liệu phức tạp, với yêu cầu cao về khả năng tóm tắt, hiểu đọc và trả lời câu hỏi.
Tuy nhiên, việc hỗ trợ đầu vào ngữ cảnh dài hơn không đồng nghĩa với việc nâng cao hiệu suất của mô hình một cách toàn diện. Nghiên cứu cho thấy, việc mô hình sử dụng hiệu quả nội dung ngữ cảnh mới là yếu tố then chốt. Hiện tại, việc khám phá công nghệ văn bản dài vẫn đang tiếp tục, 400.000 token có thể chỉ là khởi đầu.
Nguyên nhân thúc đẩy sự phát triển của công nghệ văn bản dài chủ yếu có các điểm sau:
Giải quyết những khó khăn trong việc triển khai ứng dụng hiện tại, như vấn đề trí nhớ trong các cảnh vai ảo, phân tích nội dung sâu trong các lĩnh vực chuyên môn, v.v.
Cung cấp hỗ trợ cho các ứng dụng Agent và AI gốc trong tương lai, những ứng dụng này cần dựa vào thông tin lịch sử để đưa ra quyết định và duy trì trải nghiệm liên tục.
Giảm thiểu vấn đề ảo giác của mô hình và cải thiện độ chính xác của suy diễn bằng cách cung cấp thêm thông tin ngữ cảnh.
Đẩy mạnh sự phát triển của mô hình lớn theo hướng chuyên môn hóa, cá nhân hóa và sâu sắc, mở đường cho việc áp dụng trong ngành và sự xuất hiện của các siêu APP.
Tuy nhiên, sự phát triển của công nghệ văn bản dài cũng phải đối mặt với nghịch lý "tam giác không thể" : sự mâu thuẫn giữa độ dài văn bản, sự chú ý và sức mạnh tính toán. Điều này chủ yếu bắt nguồn từ độ phức tạp tính toán của cơ chế tự chú ý trong cấu trúc Transformer tăng theo cấp số bình phương với độ dài ngữ cảnh.
Để giải quyết vấn đề này, hiện tại có ba giải pháp chính:
Sử dụng công cụ bên ngoài để hỗ trợ xử lý văn bản dài, chẳng hạn như chia văn bản dài thành nhiều văn bản ngắn để xử lý.
Tối ưu hóa tính toán cơ chế tự chú ý, chẳng hạn như công nghệ LongLoRA giảm tải tính toán thông qua tính toán theo nhóm.
Tối ưu hóa mô hình, như LongLLaMA đạt được ngoại suy cho các chuỗi dài hơn thông qua việc tinh chỉnh.
Mặc dù công nghệ văn bản dài vẫn đối mặt với nhiều thách thức, nhưng nó đã mở ra những khả năng mới cho sự phát triển và ứng dụng của các mô hình lớn. Trong tương lai, các nhà sản xuất mô hình lớn sẽ tiếp tục tìm kiếm sự cân bằng tối ưu giữa độ dài văn bản, sự chú ý và sức mạnh tính toán để đạt được khả năng xử lý văn bản dài mạnh mẽ hơn.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
15 thích
Phần thưởng
15
3
Chia sẻ
Bình luận
0/400
MissedTheBoat
· 07-20 07:14
Nhìn là thấy tốn tiền! Nghĩ đến tiền điện là đã thấy đau đầu.
Tiến bộ trong khả năng xử lý văn bản dài của mô hình lớn: Cạnh tranh và thách thức từ 4000 đến 400000 token
Các nhà sản xuất mô hình lớn đằng sau văn bản dài
Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ mô hình lớn, khả năng xử lý văn bản dài đã trở thành một trong những chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu suất của mô hình. Từ ban đầu là 4000 token đến nay là 400.000 token, các mô hình lớn đã đạt được tiến bộ đáng kể trong việc xử lý văn bản dài.
Hiện tại, nhiều công ty và tổ chức nghiên cứu mô hình lớn hàng đầu đang tập trung vào việc mở rộng độ dài ngữ cảnh như một điểm nâng cấp chính. Ví dụ, OpenAI đã nâng độ dài ngữ cảnh của GPT-3.5 và GPT-4 lên lần lượt 16.000 và 32.000 token qua nhiều lần nâng cấp. Anthropic thậm chí đã mở rộng độ dài ngữ cảnh lên 100.000 token một lần. Sản phẩm Kimi Chat của Moon's Dark Side trong nước hỗ trợ nhập văn bản khoảng 400.000 token.
Việc nâng cao khả năng xử lý văn bản dài không chỉ có nghĩa là mô hình có thể xử lý nhiều thông tin hơn, mà còn đặt nền tảng cho các ứng dụng trong các lĩnh vực chuyên môn như tài chính, pháp lý và nghiên cứu khoa học. Những lĩnh vực này thường yêu cầu xử lý một lượng lớn tài liệu phức tạp, với yêu cầu cao về khả năng tóm tắt, hiểu đọc và trả lời câu hỏi.
Tuy nhiên, việc hỗ trợ đầu vào ngữ cảnh dài hơn không đồng nghĩa với việc nâng cao hiệu suất của mô hình một cách toàn diện. Nghiên cứu cho thấy, việc mô hình sử dụng hiệu quả nội dung ngữ cảnh mới là yếu tố then chốt. Hiện tại, việc khám phá công nghệ văn bản dài vẫn đang tiếp tục, 400.000 token có thể chỉ là khởi đầu.
Nguyên nhân thúc đẩy sự phát triển của công nghệ văn bản dài chủ yếu có các điểm sau:
Giải quyết những khó khăn trong việc triển khai ứng dụng hiện tại, như vấn đề trí nhớ trong các cảnh vai ảo, phân tích nội dung sâu trong các lĩnh vực chuyên môn, v.v.
Cung cấp hỗ trợ cho các ứng dụng Agent và AI gốc trong tương lai, những ứng dụng này cần dựa vào thông tin lịch sử để đưa ra quyết định và duy trì trải nghiệm liên tục.
Giảm thiểu vấn đề ảo giác của mô hình và cải thiện độ chính xác của suy diễn bằng cách cung cấp thêm thông tin ngữ cảnh.
Đẩy mạnh sự phát triển của mô hình lớn theo hướng chuyên môn hóa, cá nhân hóa và sâu sắc, mở đường cho việc áp dụng trong ngành và sự xuất hiện của các siêu APP.
Tuy nhiên, sự phát triển của công nghệ văn bản dài cũng phải đối mặt với nghịch lý "tam giác không thể" : sự mâu thuẫn giữa độ dài văn bản, sự chú ý và sức mạnh tính toán. Điều này chủ yếu bắt nguồn từ độ phức tạp tính toán của cơ chế tự chú ý trong cấu trúc Transformer tăng theo cấp số bình phương với độ dài ngữ cảnh.
Để giải quyết vấn đề này, hiện tại có ba giải pháp chính:
Sử dụng công cụ bên ngoài để hỗ trợ xử lý văn bản dài, chẳng hạn như chia văn bản dài thành nhiều văn bản ngắn để xử lý.
Tối ưu hóa tính toán cơ chế tự chú ý, chẳng hạn như công nghệ LongLoRA giảm tải tính toán thông qua tính toán theo nhóm.
Tối ưu hóa mô hình, như LongLLaMA đạt được ngoại suy cho các chuỗi dài hơn thông qua việc tinh chỉnh.
Mặc dù công nghệ văn bản dài vẫn đối mặt với nhiều thách thức, nhưng nó đã mở ra những khả năng mới cho sự phát triển và ứng dụng của các mô hình lớn. Trong tương lai, các nhà sản xuất mô hình lớn sẽ tiếp tục tìm kiếm sự cân bằng tối ưu giữa độ dài văn bản, sự chú ý và sức mạnh tính toán để đạt được khả năng xử lý văn bản dài mạnh mẽ hơn.