Büyük modeller uzun metinlere yöneliyor, 400.000 token sadece başlangıç.

Büyük modeller, uzun metinleri işleme yeteneklerini şaşırtıcı bir hızla artırıyor. İlk başta 4000 token'dan, şimdi ise 400,000 token'a kadar, uzun metin yetenekleri büyük model şirketlerinin teknolojik yeteneklerini sergileme konusunda yeni bir standart haline geldi.

Dünya genelinde, OpenAI, Anthropic gibi ana oyuncular modelin bağlam uzunluğunu artırmaya başladı. Ülkemizde, bazı yeni şirketler de bu alanda hızla ilerliyor. Edinilen bilgilere göre, şu anda birçok üst düzey büyük model şirketi ve araştırma kurumu, bağlam uzunluğunu genişletmeyi teknik bir yükseltme olarak odak noktası haline getirmiş durumda.

Bu şirketler sermaye tarafından büyük ilgi görüyor. OpenAI yaklaşık 12 milyar dolar finansman sağladı, Anthropic'in değeri 30 milyar dolara ulaşabilir, yerel yeni şirketlerden Ayın Karanlığı'nın değeri altı ayda 300 milyon doları geçti.

Büyük model şirketleri neden uzun metin teknolojisini aşmakta bu kadar hevesli? İlk bakışta, bu, modellerin daha uzun girdi metinlerini işleyebileceği ve okuma yeteneklerinin büyük ölçüde arttığı anlamına geliyor. Daha derin bir sebep ise, uzun metin teknolojisinin büyük modellerin finans, hukuk, bilimsel araştırmalar gibi uzmanlık alanlarında uygulanmasını teşvik edebilmesidir.

Ancak, metin uzunluğunun artmasının modelin performansını her zaman artırmadığı ortaya çıkmıştır. Araştırmalar, anahtarın modelin bağlam bilgisini ne kadar verimli kullandığı olduğunu göstermektedir. Şu anda endüstride metin uzunluğuna yönelik araştırmalar "kritik nokta"ya henüz ulaşmamıştır, 400.000 token belki de sadece bir başlangıçtır.

Uzun metin teknolojisindeki atılımlar, büyük modellerin başlangıçta karşılaştığı bazı sorunları çözebilir; örneğin sanal karakterlerin bilgileri unutmaları ve uzmanlık alanında yetersiz analizler gibi. Bu, endüstri uygulamalarının hayata geçirilmesini sağlayan anahtar teknolojilerden biridir ve büyük modellerin LLM'den Long LLM'ye geçiş yaptığını işaret eder.

Uzun metin teknolojisi, sohbet robotlarının daha profesyonel, kişiselleştirilmiş ve derinlemesine işlevler gerçekleştirmesini sağlar; örneğin, çok uzun metin analizi, kod üretimi, rol oynama gibi. Bu, bir sonraki nesil süper uygulamaların geliştirilmesi için bir olasılık sunar.

Ancak, uzun metin teknolojisi "imkansız üçgen" zorluğuyla karşı karşıya: metin uzunluğu, dikkat ve hesaplama gücü arasındaki dengeyi sağlamak zor. Bunun başlıca nedeni, Transformer yapısındaki kendine dikkat mekanizmasının hesaplama miktarının bağlam uzunluğuna bağlı olarak kare şeklinde artmasıdır.

Sektörde şu anda üç ana çözümle karşılaşılıyor: dış araçlar kullanarak yardımcı işleme, öz dikkat hesaplamalarını optimize etme ve modeli optimize etme. Her çözümün kendine özgü avantajları ve dezavantajları var, büyük model şirketleri ise bu üçü arasında bir denge bulmalılar.

Genel olarak, uzun metin teknolojisindeki atılımlar, büyük modeller için yeni bir gelişim yönü açmış olsa da, hala birçok zorlukla karşı karşıya. Gelecekteki gelişmeler, model performansını garanti ederken, aşırı uzun metinleri verimli bir şekilde işleme etme etrafında dönecektir.