Mô hình lớn đang "cuốn" công nghệ văn bản dài

Khả năng xử lý văn bản của các mô hình lớn đang được cải thiện với tốc độ đáng kinh ngạc. Từ 4000 token đến 400000 token, độ dài ngữ cảnh của các mô hình lớn đang nhanh chóng tăng lên.

Khả năng xử lý văn bản dài dường như đã trở thành tiêu chuẩn mới của các nhà sản xuất mô hình lớn. Ở nước ngoài, các công ty như OpenAI, Anthropic đã nâng cao độ dài ngữ cảnh của mô hình. Trong nước cũng có nhiều công ty và nhóm nghiên cứu đạt được những bước đột phá trong lĩnh vực này.

Hiện nay, có một số lượng lớn các công ty mô hình lớn hàng đầu và các viện nghiên cứu trong và ngoài nước đã tập trung vào việc mở rộng độ dài ngữ cảnh như một hướng chính. Hầu hết các công ty này đều được thị trường vốn ưa chuộng và đã nhận được các khoản tài trợ lớn.

Tại sao các công ty mô hình lớn lại phải chinh phục công nghệ văn bản dài? Việc mở rộng độ dài ngữ cảnh gấp 100 lần có ý nghĩa gì?

Bề ngoài, điều này có nghĩa là mô hình có thể xử lý các văn bản đầu vào dài hơn, có khả năng đọc tốt hơn. Nhưng điều quan trọng hơn là công nghệ văn bản dài đang thúc đẩy việc ứng dụng mô hình lớn trong các lĩnh vực chuyên môn như tài chính, pháp lý, nghiên cứu khoa học.

Tuy nhiên, nghiên cứu cho thấy việc mô hình hỗ trợ đầu vào ngữ cảnh dài hơn không trực tiếp đồng nghĩa với việc hiệu quả hơn. Chìa khóa nằm ở cách mà mô hình sử dụng hiệu quả nội dung ngữ cảnh.

Hiện tại, việc khám phá độ dài văn bản vẫn chưa đạt đến giới hạn. 400.000 token có thể chỉ là một khởi đầu.

Tại sao phải "cuộn" văn bản dài?

Một số công ty mô hình lớn phát hiện ra rằng, giới hạn độ dài đầu vào đã tạo ra nhiều khó khăn cho việc triển khai ứng dụng. Ví dụ, trong các tình huống như nhân vật ảo, phát triển trò chơi, phân tích lĩnh vực chuyên môn, khả năng xử lý văn bản dài không đủ sẽ hạn chế hiệu quả thực tế.

Văn bản dài rất quan trọng cho các ứng dụng gốc của Agent và AI trong tương lai. Agent cần dựa vào thông tin lịch sử để đưa ra quyết định, ứng dụng gốc của AI cần ngữ cảnh để duy trì trải nghiệm người dùng liên tục.

Có quan điểm cho rằng, giới hạn của mô hình lớn được xác định bởi khả năng từng bước và số bước thực hiện, trong đó số bước thực hiện chính là độ dài ngữ cảnh. Văn bản dài còn có thể thông qua việc cung cấp nhiều ngữ cảnh hơn, giúp mô hình giảm thiểu sự mơ hồ, nâng cao độ chính xác trong suy diễn.

Công nghệ văn bản dài không chỉ có thể giải quyết một số vấn đề sớm của mô hình lớn mà còn là chìa khóa để thúc đẩy ứng dụng công nghiệp. Điều này đánh dấu sự chuyển mình của mô hình lớn từ LLM sang Long LLM.

Một số công ty đã trình diễn các tính năng mới của Long LLM, như phân tích tóm tắt văn bản siêu dài, tạo mã phức tạp, đối thoại theo nhân vật cá nhân hóa, v.v. Điều này cho thấy các mô hình lớn đang phát triển theo hướng chuyên môn hóa, cá nhân hóa và sâu sắc hơn.

Nỗi khổ "Tam giác không thể" của văn bản dài

Công nghệ văn bản dài đang đối mặt với nghịch lý "tam giác không thể" về độ dài văn bản, sự chú ý và tính toán. Văn bản càng dài thì càng khó để tập trung sự chú ý, và việc xử lý văn bản dài lại cần rất nhiều sức mạnh tính toán.

Điều này chủ yếu là do hầu hết các mô hình dựa trên cấu trúc Transformer. Cơ chế tự chú ý bên trong làm cho khối lượng tính toán tăng theo cấp số nhân với chiều dài ngữ cảnh.

Hiện tại có ba giải pháp chính:

1. Sử dụng công cụ bên ngoài để hỗ trợ xử lý văn bản dài
2. Tối ưu hóa tính toán cơ chế tự chú ý
3. Sử dụng phương pháp tối ưu hóa mô hình

Hiện tại, khó khăn của văn bản dài vẫn chưa thể hoàn toàn giải quyết, nhưng đã xác định được hướng khám phá: tìm kiếm điểm cân bằng giữa độ dài văn bản, sự chú ý và sức mạnh tính toán, vừa có thể xử lý đủ thông tin, vừa có thể cân nhắc đến hạn chế về tính toán và chi phí.