النماذج الكبيرة تتجه نحو النصوص الطويلة، 400000 توكن ليست سوى البداية
تزداد قدرة النماذج الكبيرة على معالجة النصوص الطويلة بسرعة مذهلة. من 4000 توكن في البداية إلى 400000 توكن الآن، أصبحت قدرة النصوص الطويلة معيارًا جديدًا للشركات التي تعرض قوتها التكنولوجية.
على المستوى الدولي، قامت الشركات الرئيسية مثل OpenAI وAnthropic بزيادة طول سياق النماذج. في الداخل، بدأت بعض الشركات الناشئة أيضًا في اللحاق بالركب في هذا المجال. وفقًا للمعلومات، هناك بالفعل مجموعة كبيرة من شركات النماذج الكبيرة الرائدة والمعاهد البحثية التي تعتبر توسيع طول السياق كأولوية في الترقية التقنية.
هذه الشركات تحظى بإعجاب كبير من رأس المال. حصلت OpenAI على تمويل يقارب 12 مليار دولار، وقد تصل قيمة Anthropic إلى 30 مليار دولار، وقد تجاوزت قيمة الشركة الناشئة المحلية "جانب مظلم من القمر" 300 مليون دولار في غضون ستة أشهر فقط.
لماذا تركز شركات النماذج الكبيرة على تطوير تقنية النصوص الطويلة؟ من الناحية السطحية، يعني ذلك أن النماذج يمكنها معالجة نصوص إدخال أطول، مما يعزز من قدرتها على القراءة بشكل كبير. السبب الأعمق هو أن تقنية النصوص الطويلة يمكن أن تدفع بتطبيقات النماذج الكبيرة في مجالات التخصص مثل المالية، القانون، والبحث العلمي.
ومع ذلك، ليس طول النص دائماً ما يضمن أداء النموذج بشكل أفضل. أظهرت الأبحاث أن المفتاح يكمن في كيفية استخدام النموذج بكفاءة لمعلومات السياق. حتى الآن، لا يزال استكشاف طول النص في الصناعة بعيداً عن "نقطة التحول"، وقد تكون 400,000 توكن مجرد بداية.
يمكن أن تحل اختراقات تقنية النصوص الطويلة بعض المشكلات التي كانت تواجه النماذج الكبيرة في مراحلها المبكرة، مثل نسيان المعلومات من قبل الشخصيات الافتراضية، وعدم كفاية التحليل في المجالات المتخصصة. كما أنها واحدة من التقنيات الرئيسية التي تدفع تطبيقات الصناعة نحو التنفيذ، مما يشير إلى دخول النماذج الكبيرة في مرحلة جديدة من LLM إلى Long LLM.
تتيح تقنيات النصوص الطويلة لروبوتات المحادثة تحقيق وظائف أكثر احترافية وشخصية وعمقًا، مثل تحليل النصوص الطويلة جدًا، وتوليد الشفرات، وأداء الأدوار، وغيرها. وهذا يتيح إمكانية تطوير الجيل التالي من التطبيقات الفائقة.
ومع ذلك، تواجه تقنية النصوص الطويلة معضلة "مثلث المستحيل": يصعب الموازنة بين طول النص والانتباه والقدرة الحاسوبية. السبب الرئيسي في ذلك هو أن كمية حساب آلية الانتباه الذاتي في هيكل Transformer تنمو بشكل تربيعي مع طول السياق.
تواجه الصناعة حاليًا ثلاث طرق رئيسية للتعامل: استخدام أدوات خارجية للمساعدة في المعالجة، تحسين حساب الانتباه الذاتي، وتحسين النموذج. لكل طريقة مزايا وعيوب، ويجب على شركات النماذج الكبيرة البحث عن نقطة توازن بين الثلاث.
بشكل عام، فإن الاختراقات في تقنيات النصوص الطويلة قد فتحت آفاقًا جديدة لتطوير النماذج الكبيرة، لكنها لا تزال تواجه العديد من التحديات. ستتركز التطورات المستقبلية حول كيفية معالجة النصوص الطويلة بشكل فعال مع ضمان أداء النموذج.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
قدرت نماذج اللغة الكبيرة على معالجة النصوص الطويلة ترتفع بشكل كبير، حيث يمكن أن تعيد 400000 توكن تشكيل مشهد تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
النماذج الكبيرة تتجه نحو النصوص الطويلة، 400000 توكن ليست سوى البداية
تزداد قدرة النماذج الكبيرة على معالجة النصوص الطويلة بسرعة مذهلة. من 4000 توكن في البداية إلى 400000 توكن الآن، أصبحت قدرة النصوص الطويلة معيارًا جديدًا للشركات التي تعرض قوتها التكنولوجية.
على المستوى الدولي، قامت الشركات الرئيسية مثل OpenAI وAnthropic بزيادة طول سياق النماذج. في الداخل، بدأت بعض الشركات الناشئة أيضًا في اللحاق بالركب في هذا المجال. وفقًا للمعلومات، هناك بالفعل مجموعة كبيرة من شركات النماذج الكبيرة الرائدة والمعاهد البحثية التي تعتبر توسيع طول السياق كأولوية في الترقية التقنية.
هذه الشركات تحظى بإعجاب كبير من رأس المال. حصلت OpenAI على تمويل يقارب 12 مليار دولار، وقد تصل قيمة Anthropic إلى 30 مليار دولار، وقد تجاوزت قيمة الشركة الناشئة المحلية "جانب مظلم من القمر" 300 مليون دولار في غضون ستة أشهر فقط.
لماذا تركز شركات النماذج الكبيرة على تطوير تقنية النصوص الطويلة؟ من الناحية السطحية، يعني ذلك أن النماذج يمكنها معالجة نصوص إدخال أطول، مما يعزز من قدرتها على القراءة بشكل كبير. السبب الأعمق هو أن تقنية النصوص الطويلة يمكن أن تدفع بتطبيقات النماذج الكبيرة في مجالات التخصص مثل المالية، القانون، والبحث العلمي.
ومع ذلك، ليس طول النص دائماً ما يضمن أداء النموذج بشكل أفضل. أظهرت الأبحاث أن المفتاح يكمن في كيفية استخدام النموذج بكفاءة لمعلومات السياق. حتى الآن، لا يزال استكشاف طول النص في الصناعة بعيداً عن "نقطة التحول"، وقد تكون 400,000 توكن مجرد بداية.
يمكن أن تحل اختراقات تقنية النصوص الطويلة بعض المشكلات التي كانت تواجه النماذج الكبيرة في مراحلها المبكرة، مثل نسيان المعلومات من قبل الشخصيات الافتراضية، وعدم كفاية التحليل في المجالات المتخصصة. كما أنها واحدة من التقنيات الرئيسية التي تدفع تطبيقات الصناعة نحو التنفيذ، مما يشير إلى دخول النماذج الكبيرة في مرحلة جديدة من LLM إلى Long LLM.
تتيح تقنيات النصوص الطويلة لروبوتات المحادثة تحقيق وظائف أكثر احترافية وشخصية وعمقًا، مثل تحليل النصوص الطويلة جدًا، وتوليد الشفرات، وأداء الأدوار، وغيرها. وهذا يتيح إمكانية تطوير الجيل التالي من التطبيقات الفائقة.
ومع ذلك، تواجه تقنية النصوص الطويلة معضلة "مثلث المستحيل": يصعب الموازنة بين طول النص والانتباه والقدرة الحاسوبية. السبب الرئيسي في ذلك هو أن كمية حساب آلية الانتباه الذاتي في هيكل Transformer تنمو بشكل تربيعي مع طول السياق.
تواجه الصناعة حاليًا ثلاث طرق رئيسية للتعامل: استخدام أدوات خارجية للمساعدة في المعالجة، تحسين حساب الانتباه الذاتي، وتحسين النموذج. لكل طريقة مزايا وعيوب، ويجب على شركات النماذج الكبيرة البحث عن نقطة توازن بين الثلاث.
بشكل عام، فإن الاختراقات في تقنيات النصوص الطويلة قد فتحت آفاقًا جديدة لتطوير النماذج الكبيرة، لكنها لا تزال تواجه العديد من التحديات. ستتركز التطورات المستقبلية حول كيفية معالجة النصوص الطويلة بشكل فعال مع ضمان أداء النموذج.