Büyük model üreticileri uzun metin yeteneklerini aşmak için yarışıyor, 400.000 token sadece bir başlangıç.

Büyük modeller, metin işleme yeteneklerini şaşırtıcı bir hızla sürekli olarak uzatıyor. İlk başta 4000 token'dan günümüzde 400,000 token'a kadar, uzun metin işleme yeteneği, büyük model sağlayıcılarının güçlerini sergilemeleri için yeni bir standart haline gelmiş gibi görünüyor.

Şu anda, yurtiçinde ve yurtdışında OpenAI, Anthropic, Meta, Ay'ın Karanlık Yüzü gibi birçok üst düzey büyük model teknoloji şirketi bağlam uzunluğunu genişletmeyi ana güncelleme yönü olarak belirledi. Bu şirketlerin hiçbiri, sermaye piyasalarının gözdesi olmaktan kaçınmıyor. OpenAI yaklaşık 12 milyar dolar yatırım aldı, Anthropic'in değeri 30 milyar dolara ulaşabilir, Ay'ın Karanlık Yüzü altı ay içinde birçok yatırım turunu tamamladı.

Büyük model şirketleri uzun metin teknolojisine bu kadar önem veriyorsa, bunun anlamı nedir? Yüzeysel olarak bakıldığında, bu, modelin daha uzun girdi metinlerini işleyebilmesi ve okuma yeteneğinin daha güçlü olması anlamına geliyor. GPT-3.5'in 2000 kelimesinden Kimi Chat'in 200.000 kelimesine kadar, modelin okuma kapasitesi bir kısa yazıdan bir uzun esere genişliyor.

Daha derin bir bakış açısıyla, uzun metin teknolojisi, büyük modellerin finans, adalet, bilim araştırmaları gibi uzmanlık alanlarında uygulanmasını teşvik ediyor. Bu alanlar, uzun belgelerin özetlenmesi, anlaşılması ve sorulara yanıt verilmesi gereken, akıllı bir güncellemeye ihtiyaç duyan senaryolardır.

Ancak, metin uzunluğunun her zaman daha iyi olmadığı söylenebilir. Araştırmalar, modellerin daha uzun bağlam girdilerini desteklemesi ile performans artışı arasında doğrudan bir eşitlik olmadığını göstermektedir. Anahtar, modelin bağlam içeriğini nasıl etkili bir şekilde kullanabileceğidir. Şu anda, uzun metin teknolojisi keşifleri henüz sınırlarına ulaşmamıştır, 400.000 token belki de sadece bir başlangıçtır.

Uzun metin teknolojisindeki atılımlar, büyük modellerin erken dönemlerinde var olan bazı sorunların çözülmesine yardımcı olur, örneğin sanal karakterlerin önemli bilgileri unutması, uzmanlık alanında yetersiz analiz gibi. Ayrıca, endüstri uygulamalarının hayata geçirilmesini teşvik eden anahtar teknolojilerden biridir ve büyük modellerin LLM'den Long LLM'ye geçiş yaptığını göstermektedir.

Uzun metin teknolojisi sayesinde, sohbet robotları profesyonelleşme, kişiselleşme ve derinleşme yönünde gelişim göstermektedir. Bu, endüstri uygulamalarını ve süper uygulamaların hayata geçirilmesini sağlamak için önemli bir araç haline gelebilir. Ancak, mevcut uzun metinli sohbet senaryolarının hala büyük bir optimize edilme alanı bulunmaktadır; veri güncellemeleri, diyalog kontrolü, doğruluk gibi konularda daha fazla iyileştirme gerekmektedir.

Uzun metin yeteneği peşinde büyük model üreticileri, metin uzunluğu, dikkat ve hesaplama gücünün "imkansız üçgeni" ile karşı karşıya kalmaktadır. Metin ne kadar uzunsa, anahtar bilgilere odaklanmak o kadar zorlaşır; dikkat sınırlıdır, kısa metinler ise karmaşık bilgilerin tam olarak yorumlanmasında zorluk çıkarır; uzun metinleri işlemek büyük miktarda hesaplama gücü gerektirir ve bu da maliyetleri artırır.

Bu durumun kökeni, çoğu modelin Transformer yapısına dayanmasındadır. İçindeki kendine dikkat mekanizması, hesaplama yükünü bağlam uzunluğuna göre kare oranında artırmaktadır. Şu anda üç ana çözüm bulunmaktadır: dış araçlar kullanarak destek sağlamak, kendine dikkat mekanizmasının hesaplamasını optimize etmek, model optimizasyon yöntemlerinden yararlanmak.

Uzun metinlerin "imkânsız üçgeni" geçici olarak çözümsüz olsa da, bu durum büyük model üreticilerinin keşif yönünü netleştiriyor: Metin uzunluğu, dikkat ve hesaplama gücü arasında en iyi dengeyi bulmak, yeterli bilgiyi işlerken dikkat hesaplaması ve hesaplama maliyeti kısıtlamalarını da göz önünde bulundurmak.