A tecnologia de longo texto impulsiona os grandes modelos para uma nova fase
Os grandes modelos estão a melhorar a sua capacidade de processar longos textos a uma velocidade impressionante. Da capacidade inicial de 4000 tokens até aos atuais 400 000 tokens, este avanço revolucionário marca um enorme progresso da inteligência artificial no tratamento de informações complexas.
Atualmente, muitas das principais empresas de tecnologia de grandes modelos e instituições de pesquisa, tanto nacionais quanto internacionais, estão focando na expansão do comprimento do contexto como uma direção de atualização importante. Essa tendência não apenas reflete o progresso tecnológico, mas também prevê a expansão dos cenários de aplicação da inteligência artificial.
O aumento da capacidade de texto longo significa que o modelo pode lidar com conteúdos mais complexos e profundos. Desde a leitura de pequenos textos até a compreensão de livros inteiros, passando pela análise de longos documentos legais, o alcance da aplicação de grandes modelos está em constante expansão. Este progresso oferece novas possibilidades para a modernização inteligente em áreas profissionais como finanças, justiça e pesquisa.
No entanto, o comprimento do texto não é necessariamente melhor quanto mais longo for. Estudos mostram que a utilização eficaz do conteúdo do contexto pelo modelo é mais crucial do que simplesmente buscar comprimento. Atualmente, a exploração do comprimento do texto na indústria ainda está em andamento, e 400.000 tokens podem ser apenas o começo.
A razão pela qual as empresas de grandes modelos se concentram na tecnologia de texto longo é que as limitações de comprimento de entrada causam dificuldades na implementação de muitas aplicações. Por exemplo, em cenários como personagens virtuais, desenvolvimento de jogos e análise jurídica, a insuficiência do comprimento de entrada pode resultar em perda de informações ou em resultados insatisfatórios. A quebra da tecnologia de texto longo promete resolver esses problemas.
A tecnologia de long text não só pode aumentar as funcionalidades dos grandes modelos, mas também é a chave para a implementação de aplicações industriais. Marca a transição dos grandes modelos gerais de LLM para a era do Long LLM. A nova geração de robôs de conversação está se desenvolvendo em direção à especialização, personalização e profundidade, o que pode se tornar uma alavanca importante para a implementação industrial.
No entanto, a tecnologia de texto longo enfrenta o dilema do "triângulo impossível": há uma interdependência entre o comprimento do texto, a atenção e a potência computacional. Isso se deve principalmente ao fato de que a quantidade de cálculo do mecanismo de autoatenção na estrutura do Transformer cresce em quadrado com o comprimento do contexto.
Para resolver este problema, atualmente existem três principais soluções: utilizar ferramentas externas para auxiliar no processamento, otimizar o cálculo do mecanismo de auto-atenção e utilizar métodos de otimização de modelos. Cada solução tem suas vantagens e desvantagens, e os fabricantes de grandes modelos precisam encontrar o melhor ponto de equilíbrio entre o comprimento do texto, a atenção e a potência computacional.
Apesar de a tecnologia de texto longo ainda enfrentar desafios, sem dúvida abriu novas direções de desenvolvimento para grandes modelos. Com o avanço contínuo da tecnologia, temos razões para esperar que a inteligência artificial faça grandes progressos no tratamento de informações complexas e na resolução de problemas práticos.
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GhostWalletSleuth
· 07-14 05:49
Mestre da Análise de Texto!
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HodlTheDoor
· 07-13 17:02
Uau, 400 mil! A IA também pode ler romances longos agora.
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ContractSurrender
· 07-11 15:35
Normalmente é só fazer shorting.
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InscriptionGriller
· 07-11 15:34
token subir tanto, os idiotas do setor também subiram de nível
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Ser_Liquidated
· 07-11 15:10
E qual é o problema de um texto longo? No final, é tudo IA.
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rekt_but_not_broke
· 07-11 15:10
Quantidade grande, pode ser suficiente.
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ForkThisDAO
· 07-11 15:09
para que serve ter token mais longo se não dá para comer?
A capacidade de textos longos de 400 mil tokens em grandes modelos revela uma nova fase da IA.
A tecnologia de longo texto impulsiona os grandes modelos para uma nova fase
Os grandes modelos estão a melhorar a sua capacidade de processar longos textos a uma velocidade impressionante. Da capacidade inicial de 4000 tokens até aos atuais 400 000 tokens, este avanço revolucionário marca um enorme progresso da inteligência artificial no tratamento de informações complexas.
Atualmente, muitas das principais empresas de tecnologia de grandes modelos e instituições de pesquisa, tanto nacionais quanto internacionais, estão focando na expansão do comprimento do contexto como uma direção de atualização importante. Essa tendência não apenas reflete o progresso tecnológico, mas também prevê a expansão dos cenários de aplicação da inteligência artificial.
O aumento da capacidade de texto longo significa que o modelo pode lidar com conteúdos mais complexos e profundos. Desde a leitura de pequenos textos até a compreensão de livros inteiros, passando pela análise de longos documentos legais, o alcance da aplicação de grandes modelos está em constante expansão. Este progresso oferece novas possibilidades para a modernização inteligente em áreas profissionais como finanças, justiça e pesquisa.
No entanto, o comprimento do texto não é necessariamente melhor quanto mais longo for. Estudos mostram que a utilização eficaz do conteúdo do contexto pelo modelo é mais crucial do que simplesmente buscar comprimento. Atualmente, a exploração do comprimento do texto na indústria ainda está em andamento, e 400.000 tokens podem ser apenas o começo.
A razão pela qual as empresas de grandes modelos se concentram na tecnologia de texto longo é que as limitações de comprimento de entrada causam dificuldades na implementação de muitas aplicações. Por exemplo, em cenários como personagens virtuais, desenvolvimento de jogos e análise jurídica, a insuficiência do comprimento de entrada pode resultar em perda de informações ou em resultados insatisfatórios. A quebra da tecnologia de texto longo promete resolver esses problemas.
A tecnologia de long text não só pode aumentar as funcionalidades dos grandes modelos, mas também é a chave para a implementação de aplicações industriais. Marca a transição dos grandes modelos gerais de LLM para a era do Long LLM. A nova geração de robôs de conversação está se desenvolvendo em direção à especialização, personalização e profundidade, o que pode se tornar uma alavanca importante para a implementação industrial.
No entanto, a tecnologia de texto longo enfrenta o dilema do "triângulo impossível": há uma interdependência entre o comprimento do texto, a atenção e a potência computacional. Isso se deve principalmente ao fato de que a quantidade de cálculo do mecanismo de autoatenção na estrutura do Transformer cresce em quadrado com o comprimento do contexto.
Para resolver este problema, atualmente existem três principais soluções: utilizar ferramentas externas para auxiliar no processamento, otimizar o cálculo do mecanismo de auto-atenção e utilizar métodos de otimização de modelos. Cada solução tem suas vantagens e desvantagens, e os fabricantes de grandes modelos precisam encontrar o melhor ponto de equilíbrio entre o comprimento do texto, a atenção e a potência computacional.
Apesar de a tecnologia de texto longo ainda enfrentar desafios, sem dúvida abriu novas direções de desenvolvimento para grandes modelos. Com o avanço contínuo da tecnologia, temos razões para esperar que a inteligência artificial faça grandes progressos no tratamento de informações complexas e na resolução de problemas práticos.