Büyük modeller "sarmalıyor" uzun metin teknolojisi

Büyük modellerin metin işleme yeteneği şaşırtıcı bir hızla artıyor. 4000 token'dan 400.000 token'a, büyük modellerin bağlam uzunluğu hızla büyüyor.

Uzun metin işleme yeteneği, büyük model üreticilerinin yeni standart özelliklerinden biri haline geliyor. Yurt dışında, OpenAI, Anthropic gibi şirketler modelin bağlam uzunluğunu artırıyor. Yurt içinde de birçok şirket ve araştırma ekibi bu alanda atılımlar gerçekleştirdi.

Şu anda, yurt içi ve yurt dışında birçok önde gelen büyük model şirketi ve araştırma kurumu, bağlam uzunluğunun genişletilmesini önemli bir yön olarak belirlemiştir. Bu şirketler genellikle sermaye piyasalarının ilgisini çekmekte ve büyük miktarda finansman sağlamaktadır.

Büyük model şirketleri neden uzun metin teknolojisini aşmaya çalışıyor? Bağlam uzunluğunun 100 kat artması ne anlama geliyor?

Yüzeyde, bu modelin daha uzun girdi metinlerini işleyebileceği ve okuma yeteneğinin daha güçlü olduğu anlamına geliyor. Ancak daha önemlisi, uzun metin teknolojisi büyük modellerin finans, hukuk, bilimsel araştırmalar gibi uzmanlık alanlarında uygulanmasını teşvik ediyor.

Ancak, araştırmalar modelin daha uzun bağlam girdilerini desteklemesinin doğrudan daha iyi sonuçlar elde etmekle eşit olmadığını göstermektedir. Anahtar, modelin bağlam içeriğini nasıl etkili bir şekilde kullanabileceğidir.

Şu anda, metin uzunluğunun keşfi henüz bir sınırına ulaşmamıştır. 400.000 token belki de sadece bir başlangıçtır.

Neden uzun metinleri "kıvırmalıyız?"

Bazı büyük model şirketleri, giriş uzunluğu kısıtlamalarının birçok uygulamanın hayata geçirilmesinde zorluklara neden olduğunu keşfetti. Örneğin, sanal karakterler, oyun geliştirme, uzmanlık alanı analizi gibi senaryolarda, uzun metin yeteneğinin yetersizliği, gerçek etkileri sınırlayabilir.

Uzun metinler, gelecekteki Agent ve AI yerel uygulamaları için de çok önemlidir. Agent'lar karar vermek için tarihsel bilgilere güvenmek zorundadır, AI yerel uygulamaları ise tutarlı bir kullanıcı deneyimi sağlamak için bağlama ihtiyaç duyar.

Bazı görüşler, büyük modellerin sınırının tek adım yeteneği ve yürütme adım sayısı tarafından belirlendiğini, yürütme adım sayısının ise bağlam uzunluğu olduğunu öne sürmektedir. Uzun metinler, daha fazla bağlam sağlayarak modelin belirsizliği azaltmasına ve akıl yürütme doğruluğunu artırmasına yardımcı olabilir.

Uzun metin teknolojisi, büyük modellerin erken dönemindeki bazı sorunları çözmenin yanı sıra, sanayi uygulamalarını ilerletmenin anahtarıdır. Bu, büyük modellerin LLM'den Long LLM'ye yeni bir aşamaya girdiğini göstermektedir.

Bazı şirketler, Long LLM'nin yeni özelliklerini, uzun metin özetleme analizi, karmaşık kod oluşturma, kişiselleştirilmiş karakter diyalogları gibi, sergiledi. Bu, büyük modellerin uzmanlaşma, kişiselleştirme ve derinleşme yönünde geliştiğini gösteriyor.

Uzun Metinlerin "İmkansız Üçgen" Dilemmaları

Uzun metin teknolojisi, metin uzunluğu, dikkat ve hesaplama gücünün "imkansız üçgen" zorluğuyla karşı karşıyadır. Metin ne kadar uzun olursa, dikkat o kadar zorlaşır ve uzun metinleri işlemek için de büyük miktarda hesaplama gücü gereklidir.

Bu, çoğu modelin Transformer yapısına dayanmasından kaynaklanmaktadır. İçindeki kendine dikkat mekanizması, hesaplama yükünün bağlam uzunluğuyla birlikte kare şeklinde artmasına neden olmaktadır.

Şu anda üç ana çözüm bulunmaktadır:

1. Uzun metinleri işlemek için dış araçlar kullanarak yardımcı olmak
2. Kendine dikkat mekanizması hesaplamasını optimize et
3. Model optimizasyon yöntemlerini kullanma

Uzun metinlerin zorlukları şu anda tamamen çözülememiştir, ancak keşif yönü belirlenmiştir: metin uzunluğu, dikkat ve hesaplama gücü arasında bir denge noktası bulmak, yeterli bilgiyi işleyebilmek ve hesaplama ile maliyet kısıtlamalarını göz önünde bulundurmak.