大模型廠商卷長文本背後

隨着大模型技術的快速發展，處理長文本的能力已成爲衡量模型性能的重要指標之一。從最初的4000 token到如今的40萬token，大模型在長文本處理方面取得了顯著進展。

目前，多家頂級大模型公司和研究機構都將拓展上下文長度作爲升級重點。例如，OpenAI通過多次升級將GPT-3.5和GPT-4的上下文長度分別提升至1.6萬和3.2萬token。Anthropic更是一次性將上下文長度擴展到10萬token。國內的月之暗面推出的Kimi Chat支持輸入約40萬token的文本。

長文本處理能力的提升不僅意味着模型可以處理更多信息，還爲金融、法律、科研等專業領域的應用奠定了基礎。這些領域往往需要處理大量復雜文檔，對摘要總結、閱讀理解和問答能力有較高要求。

然而，支持更長的上下文輸入並不等同於模型性能的全面提升。研究表明，模型對上下文內容的有效利用才是關鍵。目前，長文本技術的探索仍在繼續，40萬token可能只是一個開始。

推動長文本技術發展的原因主要有以下幾點：

1. 解決當前應用落地困境，如虛擬角色場景中的記憶問題、專業領域的深度內容分析等。

2. 爲未來Agent和AI原生應用提供支持，這些應用需要依靠歷史信息進行決策和保持連貫體驗。

3. 通過提供更多上下文信息，減少模型的幻覺問題，提高推理準確性。

4. 推動大模型向專業化、個性化和深度化方向發展，爲產業落地和超級APP的出現鋪平道路。

然而，長文本技術的發展也面臨着"不可能三角"的困境：文本長度、注意力和算力之間的矛盾。這主要源於Transformer結構中自注意力機制的計算復雜度隨上下文長度呈平方級增長。

爲解決這一問題，目前主要有三種方案：

1. 借助外部工具輔助處理長文本，如將長文本切分爲多個短文本處理。

2. 優化自注意力機制計算，如LongLoRA技術通過分組計算降低計算量。

3. 對模型進行優化，如LongLLaMA通過微調實現對更長序列的外推。

盡管長文本技術仍面臨挑戰，但它爲大模型的進一步發展和應用落地提供了新的可能性。未來，大模型廠商將繼續在文本長度、注意力和算力之間尋找最佳平衡點，以實現更強大的長文本處理能力。