Büyük model uzun metin yeteneği bir kez daha yükseldi: 4000'den 400.000 token'a

Büyük modeller, uzun metin işleme yeteneklerini şaşırtıcı bir hızda artırıyor. Uzun metinler, büyük model üreticilerinin yeni standart donanımı haline gelmiş gibi görünüyor.

İstatistiklere göre, şu anda yurtiçinde ve yurtdışında birçok üst düzey büyük model şirketi ve araştırma kurumu, bağlam uzunluğunu genişletmeyi önemli bir yükseltme yönü olarak belirlemiştir. Bu şirketlerin çoğu, sermaye piyasalarının gözdesidir ve büyük yatırımlar almıştır.

Büyük model şirketleri uzun metin teknolojisini aşmaya çalışıyor, bağlam uzunluğunun 100 kat artması ne anlama geliyor?

Yüzeysel olarak bakıldığında, bu durum girilebilecek metin uzunluğunun büyük ölçüde arttığı ve modelin okuma yeteneğinin önemli ölçüde geliştiği anlamına geliyor. Başlangıçta sadece kısa bir metni okuyabilen model, şimdi bir bütün olarak uzun bir romanı okuyabiliyor.

Daha derin bir açıdan bakıldığında, uzun metin teknolojisi büyük modellerin finans, hukuk, araştırma gibi profesyonel alanlarda uygulanmasını teşvik ediyor. Bu alanların uzun belgelerin işlenmesi, özetleme, okuma anlama gibi yeteneklere acil ihtiyacı var.

Ancak, metin uzunluğu her zaman daha iyi değildir. Araştırmalar, modellerin daha uzun bağlam girdilerini desteklemesinin daha iyi sonuçlar elde etmek anlamına gelmediğini, asıl meselenin modelin bağlam içeriğini nasıl kullandığı olduğunu göstermektedir.

Şu anda, yurt içi ve yurt dışındaki metin uzunluğu araştırmaları henüz sınırına ulaşmadı. 400.000 token belki de sadece bir başlangıçtır.

Neden uzun metinleri "sarmalamalıyız"?

Bir büyük model şirketinin kurucusu, girdi uzunluğu kısıtlamalarının birçok büyük model uygulamasının hayata geçirilmesinde zorluklara neden olduğunu belirtti. Bu, şu anda birçok şirketin uzun metin teknolojisine odaklanmasının da bir sebebidir.

Uzun metin teknolojisi, büyük modellerin erken dönemlerindeki bazı sorunları çözebilir, belirli işlevleri güçlendirebilir ve aynı zamanda endüstriyel uygulamaların hayata geçirilmesinde önemli bir teknoloji olmaktadır. Bu, genel büyük model gelişiminin yeni bir aşamaya girdiğini - LLM'den Long LLM çağına geçişi - göstermektedir.

Uzun metin teknolojisi, büyük modellere birçok yükseltme işlevi getirecek:

• Uzun metinler için anahtar bilgi çıkarımı, özetleme ve analiz yapma
• Metni doğrudan koda dönüştürerek, tezin koda yeniden üretimini gerçekleştirin.
• Uzun diyalog sahnelerinde rol yaparak kişiselleştirilmiş diyaloglar gerçekleştirin.

Bu işlev açıklamaları, sohbet robotlarının profesyonelleşme, kişiselleştirme ve derinleşme yönünde geliştiğini ve endüstri uygulamalarını harekete geçirecek yeni bir araç olma umudunu taşımaktadır.

Ancak, şu anda uzun metinli diyaloglar için hâlâ iyileştirme alanları var. Örneğin, bazı ürünler en son bilgileri çevrimiçi olarak alma desteğine sahip değil, üretim sürecinde duraklatma ve düzenleme yapılamıyor, arka plan bilgileri desteklense bile hatalar ortaya çıkabiliyor.

Uzun Metinlerin "İmkansız Üçgen" Dilemma

Uzun metin teknolojisi, metin uzunluğu, dikkat ve hesaplama gücünün "imkansız üçgen" sıkıntısı ile karşı karşıyadır:

• Metin ne kadar uzunsa, tam dikkat çekmek o kadar zor.
• Dikkat kısıtlaması altında, kısa metinler karmaşık bilgileri tam olarak anlamak için zordur.
• Uzun metinlerin işlenmesi büyük miktarda hesap gücü gerektirir, maliyetleri artırır.

Bu, çoğu modelin benimsediği Transformer yapısından kaynaklanmaktadır. İçindeki kendine dikkat mekanizması, hesaplama yükünün bağlam uzunluğu ile kare oranında artmasını sağlar.

Şu anda üç ana çözüm vardır:

1. Uzun metinleri işlemek için dış araçlardan yararlanmak
2. Özelleştirilmiş dikkat mekanizması hesaplamasını optimize et
3. Model optimizasyon yöntemlerini kullanma

Uzun metinlerin "imkansız üçgen" sorunu henüz tamamen çözülememiştir. Büyük model üreticileri, metin uzunluğu, dikkat ve hesaplama gücü arasında bir denge bulmak zorundadır; yeterli bilgiyi işleyebilmeli, aynı zamanda hesaplama verimliliği ve maliyet kısıtlamalarını da göz önünde bulundurmalıdır.