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大規模モデルが長文技術の突破を競い合い、AIの専門的な応用の実現を推進する
大規模モデルが"巻き込んでいる"長文技術
大規模モデルのテキスト処理能力が驚異的な速度で向上しています。4000トークンから40万トークンへと、大規模モデルのコンテキストの長さが急速に増加しています。
長文処理能力は、新しいモデルメーカーの標準装備になっているようです。海外では、OpenAI、Anthropicなどの会社がモデルのコンテキスト長を次々と向上させています。国内でも多くの企業や研究チームがこの分野での突破口を見出しています。
現在、国内外には多くのトップクラスの大規模モデル企業や研究機関が、コンテキストの長さの拡張を重点的な方向性としている。これらの企業は大半が資本市場から高い評価を受け、大規模な資金調達を行っている。
大規模モデル企業はなぜ長文技術を克服する必要があるのか? 文脈の長さが100倍に拡大することは何を意味するのか?
表面上見ると、これはモデルがより長い入力テキストを処理でき、読解能力が向上することを意味します。しかし、より重要なのは、長文技術が金融、法律、科研などの専門分野における大規模モデルの応用を推進していることです。
しかし、研究はモデルがより長いコンテキスト入力をサポートすることが、必ずしもより良い結果に直結するわけではないことを示しています。重要なのは、モデルがコンテキストの内容をどれだけ効果的に利用できるかです。
現在、テキストの長さの探求はまだ限界に達していません。40万トークンは単なる始まりに過ぎないかもしれません。
なぜ長文を"巻"くのか?
いくつかの大規模モデル企業は、入力長の制限が多くのアプリケーションの実装に困難をもたらしていることを発見しました。例えば、バーチャルキャラクター、ゲーム開発、専門的な分野の分析などのシーンでは、長文能力が不足しているため、実際の効果が制限されます。
長いテキストは、将来のエージェントとAIネイティブアプリケーションにとっても重要です。エージェントは意思決定のために過去の情報に依存し、AIネイティブアプリケーションは一貫したユーザーエクスペリエンスを維持するために文脈が必要です。
大規模モデルの限界は、単一ステップの能力と実行ステップ数によって決まるという見解があります。ここで、実行ステップ数はコンテキストの長さを指します。長いテキストは、より多くのコンテキストを提供することで、モデルの曖昧さを減少させ、推論の正確性を向上させることができます。
長文技術は、大規模モデルの初期のいくつかの問題を解決するだけでなく、産業応用を推進する鍵でもあります。これは、大規模モデルがLLMからLong LLMへの新しい段階に入ったことを示しています。
いくつかの企業が Long LLM の新機能を示しています。例えば、超長文の要約分析、複雑なコード生成、個別のキャラクター対話などです。これは、大規模モデルが専門化、個性化、深層化の方向に進んでいることを示しています。
長文の「不可能三角」ジレンマ
長文技術は、テキストの長さ、注意力、計算能力の「不可能な三角形」というジレンマに直面しています。テキストが長くなるほど注意を集中させることが難しくなり、長文を処理するには大量の計算能力が必要です。
これは主に、ほとんどのモデルがトランスフォーマー構造に基づいているためです。その中の自己注意メカニズムにより、計算量はコンテキストの長さに対して平方の増加を示します。
現在、主に3つの解決策があります:
長文のジレンマは現在完全には解決されていませんが、探索の方向性が明確になりました：テキストの長さ、注意力、計算能力の3つの間でバランスを見つけることです。十分な情報を処理できるだけでなく、計算とコストの制約にも配慮することができます。