Khả năng xử lý văn bản dài của mô hình lớn có bước nhảy vọt: từ 4000 đến 400000 token
Mô hình lớn đang nâng cao khả năng xử lý văn bản dài với tốc độ đáng kinh ngạc. Từ 4000 token ban đầu đến nay là 400.000 token, bước nhảy vọt này đánh dấu sự tiến bộ lớn trong việc xử lý thông tin phức tạp của trí tuệ nhân tạo.
Trên thế giới, OpenAI đã nâng cấp nhiều lần để tăng độ dài đầu vào ngữ cảnh của mô hình GPT từ 4 nghìn lên 32 nghìn token. Trong khi đó, Anthropic đã mở rộng độ dài ngữ cảnh lên 100 nghìn token. LongLLaMA còn đẩy con số này lên 256 nghìn token hoặc thậm chí cao hơn.
Trong nước, công ty mô hình lớn mới nổi 月之暗面 đã cho ra mắt Kimi Chat hỗ trợ nhập văn bản khoảng 400.000 token. Công nghệ LongLoRA được phát triển hợp tác giữa Đại học Hồng Kông và MIT cũng có thể mở rộng độ dài văn bản của mô hình 7B lên đến 100.000 token.
Hiện tại, nhiều công ty và tổ chức nghiên cứu mô hình lớn hàng đầu, bao gồm OpenAI, Anthropic, Meta, và Mặt Trăng Tối, đang tập trung vào việc mở rộng chiều dài ngữ cảnh như một hướng phát triển chính. Những công ty này đều được thị trường vốn ưa chuộng, và định giá của chúng ngày càng tăng.
Việc nâng cao khả năng xử lý văn bản dài có ý nghĩa rất lớn. Nó không chỉ mở rộng phạm vi đọc của mô hình, từ văn bản ngắn đến tiểu thuyết dài và các tác phẩm vĩ đại, mà còn thúc đẩy việc ứng dụng mô hình lớn trong các lĩnh vực chuyên môn như tài chính, pháp luật, và nghiên cứu khoa học. Công nghệ văn bản dài giúp cải thiện khả năng trích xuất và phân tích thông tin, giảm khả năng mô hình tạo ra ảo giác.
Tuy nhiên, độ dài văn bản không phải lúc nào cũng tốt hơn. Nghiên cứu cho thấy, việc sử dụng hiệu quả nội dung ngữ cảnh quan trọng hơn việc chỉ đơn thuần theo đuổi độ dài. Hiện tại, ngành công nghiệp vẫn đang tiếp tục khám phá công nghệ văn bản dài, 400.000 token có thể chỉ là sự khởi đầu.
Sự phát triển của công nghệ văn bản dài đang phải đối mặt với nghịch lý "tam giác không thể" : độ dài văn bản, phân bổ sự chú ý và nhu cầu tính toán khó có thể đồng thời đáp ứng. Điều này chủ yếu xuất phát 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, các nhà nghiên cứu đã đề xuất nhiều giải pháp tối ưu hóa:
Sử dụng công cụ bên ngoài để hỗ trợ xử lý văn bản dài
Tối ưu hóa tính toán cơ chế tự chú ý
Sử dụng phương pháp tối ưu hóa mô hình
Mặc dù việc xử lý văn bản dài vẫn còn gặp thách thức, nhưng nó đánh dấu một giai đoạn phát triển mới của các mô hình lớn. Trong tương lai, các công ty mô hình lớn sẽ tìm kiếm điểm cân bằng tốt nhất giữa chiều dài văn bản, phân bổ sự chú ý và nhu cầu 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.
9 thích
Phần thưởng
9
3
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
BlockchainBouncer
· 7giờ trước
Đợt này To da moon rồi nhé
Xem bản gốcTrả lời0
LayerZeroEnjoyer
· 7giờ trước
Thật sự tiến bộ nhanh như vậy à, năm sau ước chừng sẽ lên đến triệu rồi.
Cách mạng mô hình lớn: Đột phá trong xử lý văn bản dài từ 4000 đến 400000 token
Khả năng xử lý văn bản dài của mô hình lớn có bước nhảy vọt: từ 4000 đến 400000 token
Mô hình lớn đang nâng cao khả năng xử lý văn bản dài với tốc độ đáng kinh ngạc. Từ 4000 token ban đầu đến nay là 400.000 token, bước nhảy vọt này đánh dấu sự tiến bộ lớn trong việc xử lý thông tin phức tạp của trí tuệ nhân tạo.
Trên thế giới, OpenAI đã nâng cấp nhiều lần để tăng độ dài đầu vào ngữ cảnh của mô hình GPT từ 4 nghìn lên 32 nghìn token. Trong khi đó, Anthropic đã mở rộng độ dài ngữ cảnh lên 100 nghìn token. LongLLaMA còn đẩy con số này lên 256 nghìn token hoặc thậm chí cao hơn.
Trong nước, công ty mô hình lớn mới nổi 月之暗面 đã cho ra mắt Kimi Chat hỗ trợ nhập văn bản khoảng 400.000 token. Công nghệ LongLoRA được phát triển hợp tác giữa Đại học Hồng Kông và MIT cũng có thể mở rộng độ dài văn bản của mô hình 7B lên đến 100.000 token.
Hiện tại, nhiều công ty và tổ chức nghiên cứu mô hình lớn hàng đầu, bao gồm OpenAI, Anthropic, Meta, và Mặt Trăng Tối, đang tập trung vào việc mở rộng chiều dài ngữ cảnh như một hướng phát triển chính. Những công ty này đều được thị trường vốn ưa chuộng, và định giá của chúng ngày càng tăng.
Việc nâng cao khả năng xử lý văn bản dài có ý nghĩa rất lớn. Nó không chỉ mở rộng phạm vi đọc của mô hình, từ văn bản ngắn đến tiểu thuyết dài và các tác phẩm vĩ đại, mà còn thúc đẩy việc ứng dụng mô hình lớn trong các lĩnh vực chuyên môn như tài chính, pháp luật, và nghiên cứu khoa học. Công nghệ văn bản dài giúp cải thiện khả năng trích xuất và phân tích thông tin, giảm khả năng mô hình tạo ra ảo giác.
Tuy nhiên, độ dài văn bản không phải lúc nào cũng tốt hơn. Nghiên cứu cho thấy, việc sử dụng hiệu quả nội dung ngữ cảnh quan trọng hơn việc chỉ đơn thuần theo đuổi độ dài. Hiện tại, ngành công nghiệp vẫn đang tiếp tục khám phá công nghệ văn bản dài, 400.000 token có thể chỉ là sự khởi đầu.
Sự phát triển của công nghệ văn bản dài đang phải đối mặt với nghịch lý "tam giác không thể" : độ dài văn bản, phân bổ sự chú ý và nhu cầu tính toán khó có thể đồng thời đáp ứng. Điều này chủ yếu xuất phát 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, các nhà nghiên cứu đã đề xuất nhiều giải pháp tối ưu hóa:
Mặc dù việc xử lý văn bản dài vẫn còn gặp thách thức, nhưng nó đánh dấu một giai đoạn phát triển mới của các mô hình lớn. Trong tương lai, các công ty mô hình lớn sẽ tìm kiếm điểm cân bằng tốt nhất giữa chiều dài văn bản, phân bổ sự chú ý và nhu cầu tính toán để đạt được khả năng xử lý văn bản dài mạnh mẽ hơn.