La technologie des longs textes propulse les grands modèles vers une nouvelle étape
Les grands modèles améliorent leur capacité à traiter de longs textes à une vitesse incroyable. De 4000 tokens au début à maintenant 400 000 tokens, ce progrès spectaculaire marque une énorme avancée de l'intelligence artificielle dans le traitement d'informations complexes.
Actuellement, de nombreuses entreprises de technologie de modèles de pointe et institutions de recherche, tant nationales qu'internationales, considèrent l'extension de la longueur de contexte comme une direction de mise à niveau clé. Cette tendance reflète non seulement les progrès technologiques, mais préfigure également l'élargissement des scénarios d'application de l'intelligence artificielle.
L'amélioration des capacités de traitement de longs textes signifie que le modèle peut traiter des contenus plus complexes et plus approfondis. De la lecture de courts textes à la compréhension de livres entiers, en passant par l'analyse de longs documents juridiques, le champ d'application des grands modèles ne cesse de s'élargir. Ce progrès offre de nouvelles possibilités pour la mise à niveau intelligente des domaines professionnels tels que la finance, la justice et la recherche.
Cependant, la longueur du texte n'est pas toujours synonyme de qualité. Des études montrent que l'utilisation efficace du contenu contextuel par le modèle est plus essentielle que la simple recherche de longueur. Actuellement, l'exploration de la longueur du texte dans l'industrie se poursuit, 400 000 tokens ne sont peut-être qu'un début.
La raison pour laquelle les entreprises de grands modèles se concentrent sur la technologie des longs textes est que la limite de longueur d'entrée crée de nombreux défis pour la mise en œuvre des applications. Par exemple, dans des scénarios tels que les personnages virtuels, le développement de jeux et l'analyse juridique, une longueur d'entrée insuffisante peut entraîner une perte d'information ou des résultats insatisfaisants. Une percée dans la technologie des longs textes pourrait résoudre ces problèmes.
La technologie des longs textes non seulement renforce les fonctionnalités des grands modèles, mais est également la clé pour faire avancer l'application industrielle. Elle marque le passage des grands modèles généraux des LLM à l'ère des Long LLM. La nouvelle génération de robots de conversation se développe dans une direction spécialisée, personnalisée et approfondie, ce qui pourrait devenir un levier important pour la mise en œuvre industrielle.
Cependant, la technologie des longs textes est confrontée à un dilemme du "triangle impossible" : il existe des contraintes mutuelles entre la longueur du texte, l'attention et la puissance de calcul. Cela est principalement dû au fait que le volume de calcul du mécanisme d'auto-attention dans la structure Transformer augmente de manière quadratique avec la longueur du contexte.
Pour résoudre ce problème, il existe actuellement trois solutions principales : utiliser des outils externes pour l'assistance, optimiser le calcul du mécanisme d'attention, et utiliser des méthodes d'optimisation de modèle. Chaque solution a ses avantages et ses inconvénients, et les fabricants de grands modèles doivent trouver le meilleur compromis entre la longueur du texte, l'attention et la puissance de calcul.
Bien que la technologie des longs textes fasse encore face à des défis, elle ouvre sans aucun doute de nouvelles directions de développement pour les grands modèles. Avec les progrès technologiques continus, nous avons des raisons d'attendre des percées plus importantes de l'intelligence artificielle dans le traitement des informations complexes et la résolution de problèmes pratiques.
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GhostWalletSleuth
· 07-14 05:49
Maître de l'analyse de texte !
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HodlTheDoor
· 07-13 17:02
Wow, 400k! L'IA peut aussi lire de longs romans.
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ContractSurrender
· 07-11 15:35
Il suffit de faire du shorting.
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InscriptionGriller
· 07-11 15:34
le token a tellement augmenté, même les vieux pigeons dans le cercle ont amélioré leurs compétences.
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Ser_Liquidated
· 07-11 15:10
Qu'est-ce qu'un long texte ? Au final, c'est juste de l'IA.
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rekt_but_not_broke
· 07-11 15:10
C'est bien quand il y a beaucoup.
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ForkThisDAO
· 07-11 15:09
À quoi ça sert d'avoir des tokens plus longs ? On ne peut pas les manger.
La capacité des grands modèles de 400 000 tokens pour les textes longs révèle une nouvelle étape pour l'IA.
La technologie des longs textes propulse les grands modèles vers une nouvelle étape
Les grands modèles améliorent leur capacité à traiter de longs textes à une vitesse incroyable. De 4000 tokens au début à maintenant 400 000 tokens, ce progrès spectaculaire marque une énorme avancée de l'intelligence artificielle dans le traitement d'informations complexes.
Actuellement, de nombreuses entreprises de technologie de modèles de pointe et institutions de recherche, tant nationales qu'internationales, considèrent l'extension de la longueur de contexte comme une direction de mise à niveau clé. Cette tendance reflète non seulement les progrès technologiques, mais préfigure également l'élargissement des scénarios d'application de l'intelligence artificielle.
L'amélioration des capacités de traitement de longs textes signifie que le modèle peut traiter des contenus plus complexes et plus approfondis. De la lecture de courts textes à la compréhension de livres entiers, en passant par l'analyse de longs documents juridiques, le champ d'application des grands modèles ne cesse de s'élargir. Ce progrès offre de nouvelles possibilités pour la mise à niveau intelligente des domaines professionnels tels que la finance, la justice et la recherche.
Cependant, la longueur du texte n'est pas toujours synonyme de qualité. Des études montrent que l'utilisation efficace du contenu contextuel par le modèle est plus essentielle que la simple recherche de longueur. Actuellement, l'exploration de la longueur du texte dans l'industrie se poursuit, 400 000 tokens ne sont peut-être qu'un début.
La raison pour laquelle les entreprises de grands modèles se concentrent sur la technologie des longs textes est que la limite de longueur d'entrée crée de nombreux défis pour la mise en œuvre des applications. Par exemple, dans des scénarios tels que les personnages virtuels, le développement de jeux et l'analyse juridique, une longueur d'entrée insuffisante peut entraîner une perte d'information ou des résultats insatisfaisants. Une percée dans la technologie des longs textes pourrait résoudre ces problèmes.
La technologie des longs textes non seulement renforce les fonctionnalités des grands modèles, mais est également la clé pour faire avancer l'application industrielle. Elle marque le passage des grands modèles généraux des LLM à l'ère des Long LLM. La nouvelle génération de robots de conversation se développe dans une direction spécialisée, personnalisée et approfondie, ce qui pourrait devenir un levier important pour la mise en œuvre industrielle.
Cependant, la technologie des longs textes est confrontée à un dilemme du "triangle impossible" : il existe des contraintes mutuelles entre la longueur du texte, l'attention et la puissance de calcul. Cela est principalement dû au fait que le volume de calcul du mécanisme d'auto-attention dans la structure Transformer augmente de manière quadratique avec la longueur du contexte.
Pour résoudre ce problème, il existe actuellement trois solutions principales : utiliser des outils externes pour l'assistance, optimiser le calcul du mécanisme d'attention, et utiliser des méthodes d'optimisation de modèle. Chaque solution a ses avantages et ses inconvénients, et les fabricants de grands modèles doivent trouver le meilleur compromis entre la longueur du texte, l'attention et la puissance de calcul.
Bien que la technologie des longs textes fasse encore face à des défis, elle ouvre sans aucun doute de nouvelles directions de développement pour les grands modèles. Avec les progrès technologiques continus, nous avons des raisons d'attendre des percées plus importantes de l'intelligence artificielle dans le traitement des informations complexes et la résolution de problèmes pratiques.