Büyük model uzun metin teknolojisi yeni bir aşamaya girdi, 4.000 ila 400.000 jetonun arkasındaki gizem nedir?

Son zamanlarda, büyük modellerin uzun metin yetenekleri şaşırtıcı bir hızla artıyor. İlk başta 4000 token'dan şimdi 400.000 token'a, büyük model üreticileri bu alanda giderek artan bir rekabet içinde.

Dünya genelinde, OpenAI birkaç güncelleme ile GPT-3.5 ve GPT-4'ün bağlam uzunluklarını sırasıyla 16.000 ve 32.000 token'a yükseltti. Anthropic ise, modeli Claude'un bağlam uzunluğunu 100.000 token'a çıkararak önemli bir adım attı. LongLLaMA ise bu sayıyı 256.000 token'a hatta daha yüksek bir seviyeye çıkardı.

Yerli alanda, başlangıç şirketi Ay'ın Karanlığı tarafından piyasaya sürülen Kimi Chat, 200.000 Çince karakter girişini desteklemektedir, bu da yaklaşık 400.000 token'ı karşılamaktadır. Hong Kong Çincisi Üniversitesi ve MIT'nin iş birliğiyle geliştirilen LongLoRA teknolojisi, 7B modelinin metin uzunluğunu 100.000 token'a, 70B modelini ise 32.000 token'a genişletebilmektedir.

Şu anda, OpenAI, Anthropic, Meta ve Ay'ın Karanlık Yüzü de dahil olmak üzere birçok üst düzey büyük model şirketi ve araştırma kurumu, bağlam uzunluğunu artırmayı ana gelişim yönü olarak belirliyor. Bu şirketlerin çoğu, sermaye piyasalarının yoğun ilgisini çekmektedir. OpenAI yaklaşık 12 milyar dolar yatırım aldı, Anthropic'in değeri 30 milyar dolara ulaşması bekleniyor, Ay'ın Karanlık Yüzü altı ayda birden fazla yatırım turunu tamamlayarak 300 milyon doları aşan bir değere ulaştı.

Uzun metin yeteneklerindeki artış, modelin işleyebileceği bilgi miktarının önemli ölçüde arttığı anlamına geliyor. İlk başta sadece kısa bir makale okuyabilen model, şimdi bir romanı rahatlıkla işleyebiliyor ve büyük modellerin uygulama alanları sürekli genişliyor. Bu teknolojinin finans, hukuk, bilimsel araştırmalar gibi profesyonel alanlardaki uygulama potansiyeli oldukça geniştir ve bu sektörlerin akıllı yükselişine katkıda bulunması beklenmektedir.

Ancak uzmanlar, metin uzunluğunun her zaman daha iyi olmadığını belirtiyor. Araştırmalar, modelin desteklediği bağlam uzunluğu ile etkinliği arasında basit bir lineer ilişki bulunmadığını gösteriyor. Daha da önemlisi, modelin bağlam bilgisini nasıl etkili bir şekilde kullanabileceğidir. Şu anda, endüstride uzun metin teknolojisinin keşfi devam ediyor, 400.000 token belki de sadece bir başlangıçtır.

Uzun metin teknolojisinin gelişimi, sadece büyük modellerin erken dönemlerde karşılaştığı bazı sorunları çözmekle kalmadı, aynı zamanda daha ileri endüstri uygulamaları için de bir zemin hazırladı. Bu, büyük modellerin LLM'den Long LLM'ye geçiş yaptığını gösteriyor.

Ay'ın karanlık yüzündeki Kimi Chat örneğinde, uzun metin yetenekleri birçok senaryoda benzersiz avantajlar sergiliyor:

1. Uzun makalelerin ana noktalarını hızlıca analiz edebilir, kilit bilgileri çıkarabilir.
2. Tüm bir kitabı veya uzmanlık gerektiren yasal belgeleri işleyebilir, derinlemesine soru-cevap desteği sunar.
3. Makaleyi doğrudan koda dönüştürebilir ve değiştirebilirsiniz.
4. Uzun diyaloglar altında rol yapmayı destekleyerek kişiselleştirilmiş etkileşim sağlamak.

Bu işlevler, büyük modellerin uzmanlaşma, kişiselleştirme ve derinleşme yönünde ilerlediğini gösteriyor ve endüstri uygulamalarını hareket ettirecek yeni bir kaldıraç olma umudu taşıyor.

Ancak, uzun metin teknolojisinin gelişimi "imkansız üçgen" zorluğuyla karşı karşıyadır: metin uzunluğu, dikkat dağıtımı ve hesaplama gücü talepleri arasında denge sağlamak zordur. Bu, esasen Transformer yapısındaki kendine dikkat mekanizmasının hesaplama karmaşıklığının metin uzunluğuyla kare oranında artmasından kaynaklanmaktadır.

Şu anda, sektörde bu zorlukla başa çıkmak için üç ana çözüm benimsenmektedir:

1. Uzun metinleri işlemek için harici araçlardan faydalanın.
2. Kendine dikkat mekanizmasının hesaplama yöntemini optimize et.
3. Modelin kendisini optimize etme.

Uzun metin teknolojisi hala birçok zorlukla karşılaşmasına rağmen, büyük modellere yeni bir gelişim yönü açıyor. Gelecekte, büyük model üreticileri metin uzunluğu, dikkat dağılımı ve hesaplama gücü gereksinimleri arasında en iyi dengeyi bulmaya çalışacaklar, bu teknolojiye yönelik daha fazla gelişim ve uygulama sağlamak için.