大模型向長文本進軍，40萬token只是開始

大模型正在以驚人的速度提升其處理長文本的能力。從最初的4000 token到現在的40萬token,長文本能力已成爲大模型公司展示技術實力的新標準。

國際上,主要玩家如OpenAI、Anthropic等紛紛提升了模型的上下文長度。國內,一些新興公司也在這個賽道上奮起直追。據了解,目前已有一大批頂級大模型公司和研究機構將拓展上下文長度作爲技術升級的重點。

這些公司都備受資本青睞。OpenAI獲得近120億美元融資,Anthropic估值可能達300億美元,國內新興公司月之暗面短短半年估值已超3億美元。

大模型公司爲何如此熱衷於攻克長文本技術?表面上看,這意味着模型可以處理更長的輸入文本,閱讀能力大幅提升。更深層的原因在於,長文本技術可以推動大模型在金融、法律、科研等專業領域的應用落地。

然而,並非文本長度越長模型效果就越好。研究表明,關鍵在於模型如何高效地利用上下文信息。目前業界對文本長度的探索還遠未觸及"臨界點",40萬token可能只是一個開始。

長文本技術的突破可以解決大模型早期面臨的一些問題,如虛擬角色遺忘信息、專業領域分析不足等。它也是推動產業應用落地的關鍵技術之一,標志着大模型進入了從LLM到Long LLM的新階段。

長文本技術使得對話機器人能夠實現更專業化、個性化、深度化的功能,如超長文本分析、代碼生成、角色扮演等。這爲開發下一代超級APP提供了可能。

然而,長文本技術面臨"不可能三角"困境:文本長度、注意力和算力三者難以兼顧。主要原因在於Transformer結構中自注意力機制的計算量隨上下文長度呈平方級增長。

業界目前主要通過三種方案應對:借助外部工具輔助處理、優化自注意力計算、對模型進行優化。每種方案都有其優缺點,大模型公司需要在三者之間尋找平衡點。

總的來說,長文本技術的突破爲大模型開闢了新的發展方向,但仍面臨諸多挑戰。未來的發展將圍繞如何在保證模型性能的同時,高效處理超長文本展開。