Năng lực văn bản dài: Trận chiến mới giữa các nhà sản xuất mô hình lớn
Mô hình lớn đang nâng cao khả năng xử lý văn bản dài với tốc độ đáng kinh ngạc, từ 4000 token tăng vọt lên 400.000 token. Tiến bộ công nghệ này dường như đã trở thành "tiêu chuẩn" mới cho các công ty mô hình lớn.
Trên thế giới, các công ty như OpenAI, Anthropic đang lần lượt mở rộng độ dài ngữ cảnh lên tới hàng chục nghìn thậm chí 100.000 token. Trong nước, Kimi Chat do Moonlight Dark phát hành còn hỗ trợ đầu vào lên tới 400.000 token. Công nghệ LongLoRA do Đại học Trung Quốc Hồng Kông và MIT đồng phát triển cũng đã nâng cao đáng kể độ dài văn bản của mô hình.
Nhiều công ty mô hình lớn hàng đầu và các tổ chức nghiên cứu đã xem khả năng xử lý văn bản dài là một hướng nâng cấp trọng tâm. Những doanh nghiệp này cũng chính là những con cưng của thị trường vốn hiện nay, nhận được nhiều hỗ trợ tài chính.
Sự đột phá của công nghệ văn bản dài có ý nghĩa gì? Xét về bề mặt, điều này cho phép mô hình xử lý văn bản đầu vào dài hơn, khả năng đọc được cải thiện đáng kể. Ở mức độ sâu hơn, nó thúc đẩy việc áp dụng các mô hình lớn trong các lĩnh vực chuyên môn như tài chính, pháp luật, và nghiên cứu khoa học.
Tuy nhiên, độ dài văn bản không phải lúc nào cũng tốt hơn. Nghiên cứu chỉ ra rằng, sự hỗ trợ của mô hình cho ngữ cảnh dài hơn không trực tiếp tương ứng với sự cải thiện hiệu quả. Chất lượng nằm ở cách mà mô hình sử dụng thông tin ngữ cảnh một cách hiệu quả.
Hiện tại, ngành công nghiệp vẫn đang tiếp tục khám phá văn bản dài, 400.000 token có thể chỉ là khởi đầu. Công nghệ này hứa hẹn sẽ giải quyết một số vấn đề đau đầu của mô hình lớn, đồng thời thúc đẩy ứng dụng trong ngành, đánh dấu mô hình lớn bước vào giai đoạn phát triển mới.
Tại sao phải "cuộn" văn bản dài?
Người sáng lập Mặt tối của mặt trăng, Yang Zhilin, cho biết chính vì giới hạn độ dài đầu vào đã dẫn đến rất nhiều khó khăn trong việc triển khai các ứng dụng mô hình lớn. Ví dụ, trong các cảnh như nhân vật ảo, phát triển trò chơi, phân tích các lĩnh vực chuyên môn, khả năng văn bản ngắn không đủ sẽ ảnh hưởng nghiêm trọng đến hiệu quả.
Công nghệ văn bản dài rất quan trọng cho tương lai của các ứng dụng gốc Agent và AI. Nó có thể giúp Agent thực hiện các quyết định lập kế hoạch tốt hơn, cung cấp trải nghiệm người dùng liền mạch cho các ứng dụng AI.
Yang Zhilin cho rằng, giới hạn của mô hình lớn được quyết 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 có thể cung cấp nhiều ngữ cảnh và thông tin chi tiết hơn, giúp mô hình hiểu và suy luận chính xác hơn.
Thông qua Kimi Chat mới được phát hành bởi Mặt Trăng Tối, chúng ta có thể nhìn thấy những tính năng mới của mô hình lớn trong kỷ nguyên văn bản dài:
Thực hiện trích xuất thông tin, tóm tắt và phân tích cho văn bản siêu dài
Chuyển toàn bộ bài luận văn thành mã
Thực hiện các cuộc đối thoại nhập vai sâu hơn
Các chức năng này cho thấy, robot trò chuyện đang phát triển theo hướng chuyên nghiệp hóa, cá nhân hóa và sâu sắc, có khả năng trở thành công cụ mới để triển khai ngành.
Yang Zhilin dự đoán rằng, thị trường mô hình lớn trong nước sẽ được chia thành hai trại toB và toC, trong lĩnh vực toC có thể sẽ xuất hiện các ứng dụng siêu dựa trên mô hình tự phát triển.
Nghịch lý "Tam giác bất khả thi" của văn bản dài
Kỹ thuật văn bản dài đối mặt với "tam giác bất khả thi" của độ dài văn bản, sự chú ý và sức mạnh tính toán:
Văn bản càng dài, càng khó tập trung vào thông tin chính
Sự chú ý có giới hạn, văn bản ngắn khó diễn đạt thông tin phức tạp
Xử lý văn bản dài cần nhiều sức mạnh tính toán, chi phí cao.
Nguồn gốc của vấn đề này nằm ở cơ chế tự chú ý trong cấu trúc Transformer. Cơ chế này khiến khối lượng tính toán tăng theo cấp số nhân với độ dài ngữ cảnh, dẫn đến những thách thức lớn trong việc xử lý văn bản dài.
Hiện tại có ba giải pháp chính:
Sử dụng công cụ bên ngoài để hỗ trợ xử lý văn bản dài
Tối ưu hóa tính toán cơ chế tự chú ý
Sử dụng phương pháp tối ưu hóa mô hình
Giải pháp đầu tiên xử lý bằng cách chia nhỏ văn bản dài và tìm kiếm các đoạn văn bản ngắn. Giải pháp thứ hai tái cấu trúc cách tính toán tự chú ý, như công nghệ LongLoRA. Giải pháp thứ ba thì tập trung vào tối ưu hóa chính mô hình.
Nỗi khổ "tam giác không thể" của văn bản dài tạm thời vẫn chưa có giải pháp, nhưng đã xác định được hướng khám phá của các nhà sản xuất mô hình lớn: tìm kiếm điểm cân bằng tối ưu giữa độ dài văn bản, sự chú ý và công suất tính toán, để xử lý đủ thông tin trong khi vẫn cân nhắc đến chi phí tính toán và sự chú ý.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
14 thích
Phần thưởng
14
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ForkItAllDay
· 14giờ trước
Chân cuộn hoàn toàn dựa vào việc chất nhớ
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeePhobia
· 21giờ trước
Ký ức tăng lên Ví tiền cũng nổ tung
Xem bản gốcTrả lời0
TokenGuru
· 21giờ trước
Số token này, tôi chưa bao giờ thấy số lớn như vậy khi khai thác, các dự án cũ khi lên mạng chính cũng không đáng sợ như vậy.
Xem bản gốcTrả lời0
LiquidityHunter
· 21giờ trước
啧 Phá vỡ mức 40w token, xem ai sẽ không chịu nổi trước khả năng tính toán.
Xem bản gốcTrả lời0
TokenStorm
· 21giờ trước
token tối đa 4K đã bị mắc kẹt, bây giờ là 40W, ai cho tôi thêm một ít đòn bẩy để tăng tốc lên.
Khả năng xử lý văn bản dài của mô hình lớn vượt qua 400.000 token, mở ra một vòng cạnh tranh công nghệ mới.
Năng lực văn bản dài: Trận chiến mới giữa các nhà sản xuất mô hình lớn
Mô hình lớn đang nâng cao khả năng xử lý văn bản dài với tốc độ đáng kinh ngạc, từ 4000 token tăng vọt lên 400.000 token. Tiến bộ công nghệ này dường như đã trở thành "tiêu chuẩn" mới cho các công ty mô hình lớn.
Trên thế giới, các công ty như OpenAI, Anthropic đang lần lượt mở rộng độ dài ngữ cảnh lên tới hàng chục nghìn thậm chí 100.000 token. Trong nước, Kimi Chat do Moonlight Dark phát hành còn hỗ trợ đầu vào lên tới 400.000 token. Công nghệ LongLoRA do Đại học Trung Quốc Hồng Kông và MIT đồng phát triển cũng đã nâng cao đáng kể độ dài văn bản của mô hình.
Nhiều công ty mô hình lớn hàng đầu và các tổ chức nghiên cứu đã xem khả năng xử lý văn bản dài là một hướng nâng cấp trọng tâm. Những doanh nghiệp này cũng chính là những con cưng của thị trường vốn hiện nay, nhận được nhiều hỗ trợ tài chính.
Sự đột phá của công nghệ văn bản dài có ý nghĩa gì? Xét về bề mặt, điều này cho phép mô hình xử lý văn bản đầu vào dài hơn, khả năng đọc được cải thiện đáng kể. Ở mức độ sâu hơn, nó thúc đẩy việc áp dụng các mô hình lớn trong các lĩnh vực chuyên môn như tài chính, pháp luật, và nghiên cứu khoa học.
Tuy nhiên, độ dài văn bản không phải lúc nào cũng tốt hơn. Nghiên cứu chỉ ra rằng, sự hỗ trợ của mô hình cho ngữ cảnh dài hơn không trực tiếp tương ứng với sự cải thiện hiệu quả. Chất lượng nằm ở cách mà mô hình sử dụng thông tin ngữ cảnh một cách hiệu quả.
Hiện tại, ngành công nghiệp vẫn đang tiếp tục khám phá văn bản dài, 400.000 token có thể chỉ là khởi đầu. Công nghệ này hứa hẹn sẽ giải quyết một số vấn đề đau đầu của mô hình lớn, đồng thời thúc đẩy ứng dụng trong ngành, đánh dấu mô hình lớn bước vào giai đoạn phát triển mới.
Tại sao phải "cuộn" văn bản dài?
Người sáng lập Mặt tối của mặt trăng, Yang Zhilin, cho biết chính vì giới hạn độ dài đầu vào đã dẫn đến rất nhiều khó khăn trong việc triển khai các ứng dụng mô hình lớn. Ví dụ, trong các cảnh như nhân vật ảo, phát triển trò chơi, phân tích các lĩnh vực chuyên môn, khả năng văn bản ngắn không đủ sẽ ảnh hưởng nghiêm trọng đến hiệu quả.
Công nghệ văn bản dài rất quan trọng cho tương lai của các ứng dụng gốc Agent và AI. Nó có thể giúp Agent thực hiện các quyết định lập kế hoạch tốt hơn, cung cấp trải nghiệm người dùng liền mạch cho các ứng dụng AI.
Yang Zhilin cho rằng, giới hạn của mô hình lớn được quyết 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 có thể cung cấp nhiều ngữ cảnh và thông tin chi tiết hơn, giúp mô hình hiểu và suy luận chính xác hơn.
Thông qua Kimi Chat mới được phát hành bởi Mặt Trăng Tối, chúng ta có thể nhìn thấy những tính năng mới của mô hình lớn trong kỷ nguyên văn bản dài:
Các chức năng này cho thấy, robot trò chuyện đang phát triển theo hướng chuyên nghiệp hóa, cá nhân hóa và sâu sắc, có khả năng trở thành công cụ mới để triển khai ngành.
Yang Zhilin dự đoán rằng, thị trường mô hình lớn trong nước sẽ được chia thành hai trại toB và toC, trong lĩnh vực toC có thể sẽ xuất hiện các ứng dụng siêu dựa trên mô hình tự phát triển.
Nghịch lý "Tam giác bất khả thi" của văn bản dài
Kỹ thuật văn bản dài đối mặt với "tam giác bất khả thi" của độ dài văn bản, sự chú ý và sức mạnh tính toán:
Nguồn gốc của vấn đề này nằm ở cơ chế tự chú ý trong cấu trúc Transformer. Cơ chế này khiến khối lượng tính toán tăng theo cấp số nhân với độ dài ngữ cảnh, dẫn đến những thách thức lớn trong việc xử lý văn bản dài.
Hiện tại có ba giải pháp chính:
Giải pháp đầu tiên xử lý bằng cách chia nhỏ văn bản dài và tìm kiếm các đoạn văn bản ngắn. Giải pháp thứ hai tái cấu trúc cách tính toán tự chú ý, như công nghệ LongLoRA. Giải pháp thứ ba thì tập trung vào tối ưu hóa chính mô hình.
Nỗi khổ "tam giác không thể" của văn bản dài tạm thời vẫn chưa có giải pháp, nhưng đã xác định được hướng khám phá của các nhà sản xuất mô hình lớn: tìm kiếm điểm cân bằng tối ưu giữa độ dài văn bản, sự chú ý và công suất tính toán, để xử lý đủ thông tin trong khi vẫn cân nhắc đến chi phí tính toán và sự chú ý.