Teknologi Teks Panjang Mendorong Model Besar Memasuki Tahap Baru
Model besar sedang meningkatkan kemampuan pemrosesan teks panjang dengan kecepatan yang mengagumkan. Dari awalnya 4000 token hingga kini 400.000 token, kemajuan yang mencolok ini menandai terobosan besar dalam kecerdasan buatan dalam menangani informasi kompleks.
Saat ini, banyak perusahaan teknologi model besar terkemuka dan lembaga penelitian di dalam dan luar negeri menjadikan pengembangan panjang konteks sebagai arah peningkatan yang penting. Tren ini tidak hanya mencerminkan kemajuan teknologi, tetapi juga menandakan perluasan skenario aplikasi kecerdasan buatan.
Peningkatan kemampuan teks panjang berarti model dapat menangani konten yang lebih kompleks dan mendalam. Dari membaca artikel pendek hingga memahami seluruh buku, dan menganalisis dokumen hukum yang panjang, jangkauan aplikasi model besar terus berkembang. Kemajuan ini memberikan kemungkinan baru untuk peningkatan kecerdasan di bidang profesional seperti keuangan, peradilan, dan penelitian.
Namun, panjang teks tidak selalu lebih baik. Penelitian menunjukkan bahwa pemanfaatan konten konteks yang efektif oleh model jauh lebih penting daripada sekadar mengejar panjang. Saat ini, eksplorasi panjang teks di industri masih berlanjut, 400.000 token mungkin hanya sebuah permulaan.
Alasan perusahaan model besar fokus pada teknologi teks panjang adalah karena batasan panjang input menyebabkan banyak kesulitan dalam penerapan. Misalnya, dalam skenario seperti karakter virtual, pengembangan permainan, dan analisis hukum, panjang input yang tidak mencukupi dapat menyebabkan kehilangan informasi atau hasil yang kurang memuaskan. Terobosan teknologi teks panjang diharapkan dapat menyelesaikan masalah ini.
Teknologi teks panjang tidak hanya dapat meningkatkan fungsi model besar, tetapi juga merupakan kunci untuk mendorong penerapan industri. Ini menandai transisi model besar umum dari LLM ke era Long LLM. Generasi baru robot percakapan sedang berkembang ke arah spesialisasi, personalisasi, dan kedalaman, yang mungkin menjadi alat penting untuk mendorong penerapan industri.
Namun, teknologi teks panjang menghadapi dilema "segitiga tak mungkin": terdapat saling pembatasan antara panjang teks, perhatian, dan daya komputasi. Ini terutama disebabkan oleh jumlah perhitungan dari mekanisme perhatian diri dalam struktur Transformer yang meningkat secara kuadrat seiring dengan panjang konteks.
Untuk mengatasi masalah ini, saat ini ada tiga solusi utama: menggunakan alat eksternal untuk membantu pemrosesan, mengoptimalkan perhitungan mekanisme perhatian diri, dan memanfaatkan metode optimasi model. Setiap solusi memiliki kelebihan dan kekurangan, dan penyedia model besar perlu mencari titik keseimbangan terbaik antara panjang teks, perhatian, dan daya komputasi.
Meskipun teknologi teks panjang masih menghadapi tantangan, jelas bahwa ini membuka arah pengembangan baru untuk model besar. Dengan kemajuan teknologi yang terus berlanjut, kita beralasan untuk berharap bahwa kecerdasan buatan akan mencapai terobosan yang lebih besar dalam menangani informasi kompleks dan menyelesaikan masalah nyata.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
23 Suka
Hadiah
23
7
Bagikan
Komentar
0/400
GhostWalletSleuth
· 07-14 05:49
Ah, Master Penganalisis Teks!
Lihat AsliBalas0
HodlTheDoor
· 07-13 17:02
Wah, 40 ribu! AI juga bisa membaca novel panjang sekarang.
Lihat AsliBalas0
ContractSurrender
· 07-11 15:35
Normal shorting sudah cukup.
Lihat AsliBalas0
InscriptionGriller
· 07-11 15:34
token naik begitu banyak, para suckers di dalam lingkaran juga naik pengetahuannya
Lihat AsliBalas0
Ser_Liquidated
· 07-11 15:10
Teks panjang bagaimana pun, pada akhirnya tetap saja AI.
Lihat AsliBalas0
rekt_but_not_broke
· 07-11 15:10
Banyak dan cukup, bisa diterima.
Lihat AsliBalas0
ForkThisDAO
· 07-11 15:09
token lebih panjang ada gunanya apa, lagi pula tidak bisa dimakan
Kemampuan teks panjang 400.000 token dari model besar mengungkapkan tahap baru AI
Teknologi Teks Panjang Mendorong Model Besar Memasuki Tahap Baru
Model besar sedang meningkatkan kemampuan pemrosesan teks panjang dengan kecepatan yang mengagumkan. Dari awalnya 4000 token hingga kini 400.000 token, kemajuan yang mencolok ini menandai terobosan besar dalam kecerdasan buatan dalam menangani informasi kompleks.
Saat ini, banyak perusahaan teknologi model besar terkemuka dan lembaga penelitian di dalam dan luar negeri menjadikan pengembangan panjang konteks sebagai arah peningkatan yang penting. Tren ini tidak hanya mencerminkan kemajuan teknologi, tetapi juga menandakan perluasan skenario aplikasi kecerdasan buatan.
Peningkatan kemampuan teks panjang berarti model dapat menangani konten yang lebih kompleks dan mendalam. Dari membaca artikel pendek hingga memahami seluruh buku, dan menganalisis dokumen hukum yang panjang, jangkauan aplikasi model besar terus berkembang. Kemajuan ini memberikan kemungkinan baru untuk peningkatan kecerdasan di bidang profesional seperti keuangan, peradilan, dan penelitian.
Namun, panjang teks tidak selalu lebih baik. Penelitian menunjukkan bahwa pemanfaatan konten konteks yang efektif oleh model jauh lebih penting daripada sekadar mengejar panjang. Saat ini, eksplorasi panjang teks di industri masih berlanjut, 400.000 token mungkin hanya sebuah permulaan.
Alasan perusahaan model besar fokus pada teknologi teks panjang adalah karena batasan panjang input menyebabkan banyak kesulitan dalam penerapan. Misalnya, dalam skenario seperti karakter virtual, pengembangan permainan, dan analisis hukum, panjang input yang tidak mencukupi dapat menyebabkan kehilangan informasi atau hasil yang kurang memuaskan. Terobosan teknologi teks panjang diharapkan dapat menyelesaikan masalah ini.
Teknologi teks panjang tidak hanya dapat meningkatkan fungsi model besar, tetapi juga merupakan kunci untuk mendorong penerapan industri. Ini menandai transisi model besar umum dari LLM ke era Long LLM. Generasi baru robot percakapan sedang berkembang ke arah spesialisasi, personalisasi, dan kedalaman, yang mungkin menjadi alat penting untuk mendorong penerapan industri.
Namun, teknologi teks panjang menghadapi dilema "segitiga tak mungkin": terdapat saling pembatasan antara panjang teks, perhatian, dan daya komputasi. Ini terutama disebabkan oleh jumlah perhitungan dari mekanisme perhatian diri dalam struktur Transformer yang meningkat secara kuadrat seiring dengan panjang konteks.
Untuk mengatasi masalah ini, saat ini ada tiga solusi utama: menggunakan alat eksternal untuk membantu pemrosesan, mengoptimalkan perhitungan mekanisme perhatian diri, dan memanfaatkan metode optimasi model. Setiap solusi memiliki kelebihan dan kekurangan, dan penyedia model besar perlu mencari titik keseimbangan terbaik antara panjang teks, perhatian, dan daya komputasi.
Meskipun teknologi teks panjang masih menghadapi tantangan, jelas bahwa ini membuka arah pengembangan baru untuk model besar. Dengan kemajuan teknologi yang terus berlanjut, kita beralasan untuk berharap bahwa kecerdasan buatan akan mencapai terobosan yang lebih besar dalam menangani informasi kompleks dan menyelesaikan masalah nyata.