大規模モデルが長文に進出、40万トークンは始まりに過ぎない

大規模モデルは驚異的な速度で長文処理能力を向上させています。初めの4000トークンから現在の40万トークンへと、長文能力は大規模モデル企業が技術力を示す新たな基準となっています。

国際的に、OpenAIやAnthropicなどの主要プレイヤーがモデルのコンテキスト長を引き上げています。国内では、一部の新興企業もこの分野で急追しています。現在、多くのトップクラスの大規模モデル会社や研究機関がコンテキスト長の拡張を技術アップグレードの重点としています。

これらの企業は資本の注目を集めています。OpenAIは近く120億ドルの資金調達を行い、Anthropicの評価額は300億ドルに達する可能性があります。国内の新興企業である月の暗面は、わずか半年で評価額が3億ドルを超えました。

大規模モデル企業はなぜ長文技術の克服にこれほど熱心なのでしょうか？表面的には、これはモデルがより長い入力テキストを処理できることを意味し、読解能力が大幅に向上します。より深い理由は、長文技術が大規模モデルの金融、法律、研究などの専門分野での応用を促進できるからです。

しかし、テキストの長さが長ければモデルの効果が良くなるわけではありません。研究によると、重要なのはモデルがどのように効率的にコンテキスト情報を活用するかです。現在、業界ではテキストの長さの探求は"臨界点"にはまだ達しておらず、40万トークンは単なる始まりかもしれません。

長文技術のブレークスルーは、バーチャルキャラクターが情報を忘れる、専門分野の分析が不足するなど、大規模モデルが初期に直面していたいくつかの問題を解決することができます。また、産業応用の実現を推進する重要な技術の一つであり、大規模モデルがLLMからLong LLMへと新しい段階に入ったことを示しています。

長文技術により、対話ロボットはより専門的、個別化、深層化された機能を実現できるようになります。例えば、超長文分析、コード生成、ロールプレイなどです。これにより、次世代のスーパーAPPの開発が可能になります。

しかし、長文技術は「不可能な三角形」のジレンマに直面しています: テキストの長さ、注意力、計算能力の3つを同時に満たすことは困難です。主な理由は、Transformer構造における自己注意メカニズムの計算量が文脈の長さに対して平方関数的に増加するためです。

業界は現在、主に三つの方法で対応しています: 外部ツールを利用して処理を補助すること、自注意力計算を最適化すること、モデルを最適化することです。それぞれの方法には長所と短所があり、大規模モデルの企業は三者の間でバランスを見つける必要があります。

全体的に見ると、長文技術のブレークスルーは大規模モデルに新しい発展の方向性を開きましたが、依然として多くの課題に直面しています。今後の発展は、モデルの性能を保証しつつ、超長文を効率的に処理する方法に焦点を当てるでしょう。