Технологии длинных текстов продвигают большие модели на новый этап
Большие модели стремительно улучшают свои способности к обработке длинных текстов. Этот скачок от первоначальных 4000 токенов до нынешних 400000 токенов свидетельствует о значительном прогрессе искусственного интеллекта в обработке сложной информации.
В настоящее время множество ведущих компаний и исследовательских учреждений в области технологии больших моделей как в стране, так и за рубежом делают расширение длины контекста своим приоритетным направлением обновления. Эта тенденция не только отражает прогресс технологий, но и предвещает расширение областей применения искусственного интеллекта.
Улучшение способности к обработке длинного текста означает, что модель может справляться с более сложным и глубоким содержанием. От чтения коротких статей до понимания целых книг и анализа длинных юридических документов, область применения больших моделей постоянно расширяется. Этот прогресс открывает новые возможности для интеллектуального обновления в таких профессиональных областях, как финансы, юстиция и научные исследования.
Однако длина текста не всегда является показателем качества. Исследования показывают, что эффективное использование контекста более важно, чем простое стремление к увеличению длины. В настоящее время в отрасли продолжаются исследования по длине текста, и 400000 токенов могут быть лишь началом.
Причина, по которой компании с большими моделями сосредотачиваются на технологиях длинных текстов, заключается в том, что ограничения длины ввода создают множество затруднений для реализации приложений. Например, в таких сценариях, как виртуальные персонажи, разработка игр, правовой анализ и т.д., недостаточная длина ввода может привести к потере информации или плохим результатам. Прорыв в технологиях длинных текстов, как ожидается, сможет решить эти проблемы.
Технология длинного текста не только может улучшить функции больших моделей, но и является ключом к внедрению промышленных приложений. Она знаменует переход универсальных больших моделей от LLM к эпохе Long LLM. Новое поколение диалоговых роботов движется в сторону специализации, индивидуализации и углубления, что может стать важным инструментом для внедрения в промышленность.
Однако технологии длинного текста сталкиваются с проблемой "невозможного треугольника": существует взаимное ограничение между длиной текста, вниманием и вычислительной мощностью. Это в основном связано с тем, что объем вычислений механизма самовнимания в структуре Transformer возрастает в квадратной зависимости от длины контекста.
Для решения этой проблемы в настоящее время существует три основных варианта: использование внешних инструментов для обработки, оптимизация вычислений механизма самовнимания, использование методов оптимизации модели. У каждого варианта есть свои преимущества и недостатки, и производители больших моделей должны найти оптимальный баланс между длиной текста, вниманием и вычислительной мощностью.
Несмотря на то, что технологии длинных текстов по-прежнему сталкиваются с трудностями, они, безусловно, открывают новые направления для развития больших моделей. С учетом постоянного прогресса в технологиях, у нас есть все основания ожидать, что искусственный интеллект достигнет больших успехов в обработке сложной информации и решении практических задач.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
23 Лайков
Награда
23
7
Поделиться
комментарий
0/400
GhostWalletSleuth
· 07-14 05:49
Мастер анализа текста!
Посмотреть ОригиналОтветить0
HodlTheDoor
· 07-13 17:02
Вот это да, 400 тысяч! Искусственный интеллект тоже может читать длинные романы.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ContractSurrender
· 07-11 15:35
Просто шортить.
Посмотреть ОригиналОтветить0
InscriptionGriller
· 07-11 15:34
токен вырос так сильно, что старые неудачники в кругу также подняли свои навыки
Посмотреть ОригиналОтветить0
Ser_Liquidated
· 07-11 15:10
Что ж, длинный текст - это всего лишь ИИ.
Посмотреть ОригиналОтветить0
rekt_but_not_broke
· 07-11 15:10
Много еды, и этого достаточно.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ForkThisDAO
· 07-11 15:09
Какой смысл в том, что токен стал длиннее, если его нельзя есть?
Большая модель с возможностью обработки текстов длиной 400 тысяч токенов открывает новую эру в искусственном интеллекте.
Технологии длинных текстов продвигают большие модели на новый этап
Большие модели стремительно улучшают свои способности к обработке длинных текстов. Этот скачок от первоначальных 4000 токенов до нынешних 400000 токенов свидетельствует о значительном прогрессе искусственного интеллекта в обработке сложной информации.
В настоящее время множество ведущих компаний и исследовательских учреждений в области технологии больших моделей как в стране, так и за рубежом делают расширение длины контекста своим приоритетным направлением обновления. Эта тенденция не только отражает прогресс технологий, но и предвещает расширение областей применения искусственного интеллекта.
Улучшение способности к обработке длинного текста означает, что модель может справляться с более сложным и глубоким содержанием. От чтения коротких статей до понимания целых книг и анализа длинных юридических документов, область применения больших моделей постоянно расширяется. Этот прогресс открывает новые возможности для интеллектуального обновления в таких профессиональных областях, как финансы, юстиция и научные исследования.
Однако длина текста не всегда является показателем качества. Исследования показывают, что эффективное использование контекста более важно, чем простое стремление к увеличению длины. В настоящее время в отрасли продолжаются исследования по длине текста, и 400000 токенов могут быть лишь началом.
Причина, по которой компании с большими моделями сосредотачиваются на технологиях длинных текстов, заключается в том, что ограничения длины ввода создают множество затруднений для реализации приложений. Например, в таких сценариях, как виртуальные персонажи, разработка игр, правовой анализ и т.д., недостаточная длина ввода может привести к потере информации или плохим результатам. Прорыв в технологиях длинных текстов, как ожидается, сможет решить эти проблемы.
Технология длинного текста не только может улучшить функции больших моделей, но и является ключом к внедрению промышленных приложений. Она знаменует переход универсальных больших моделей от LLM к эпохе Long LLM. Новое поколение диалоговых роботов движется в сторону специализации, индивидуализации и углубления, что может стать важным инструментом для внедрения в промышленность.
Однако технологии длинного текста сталкиваются с проблемой "невозможного треугольника": существует взаимное ограничение между длиной текста, вниманием и вычислительной мощностью. Это в основном связано с тем, что объем вычислений механизма самовнимания в структуре Transformer возрастает в квадратной зависимости от длины контекста.
Для решения этой проблемы в настоящее время существует три основных варианта: использование внешних инструментов для обработки, оптимизация вычислений механизма самовнимания, использование методов оптимизации модели. У каждого варианта есть свои преимущества и недостатки, и производители больших моделей должны найти оптимальный баланс между длиной текста, вниманием и вычислительной мощностью.
Несмотря на то, что технологии длинных текстов по-прежнему сталкиваются с трудностями, они, безусловно, открывают новые направления для развития больших моделей. С учетом постоянного прогресса в технологиях, у нас есть все основания ожидать, что искусственный интеллект достигнет больших успехов в обработке сложной информации и решении практических задач.