Büyük modellerin uzun metin yetenekleri hızla yükseliyor, 400.000 token belki de sadece başlangıç.
Büyük modellerin uzun metin işleme yeteneği, şaşırtıcı bir hızla artıyor. İlk başta 4000 token'dan günümüzde 400.000 token'a kadar bu yeteneğin artışı gözle görülür şekilde.
Uzun metin işleme yeteneği, büyük model üreticilerinin yeni standart özelliklerinden biri haline gelmiş gibi görünüyor. Uluslararası alanda, OpenAI birçok güncellemeyle GPT-3.5 ve GPT-4'ün bağlam girdi uzunluğunu sırasıyla 16.000 ve 32.000 token'a yükseltti. Anthropic, Claude modelinin bağlam uzunluğunu bir anda 100.000 token'a çıkardı. LongLLaMA ise bu rakamı 256.000 token'a kadar genişletti.
Yerel pazar da geri kalmak istemiyor. Edinilen bilgilere göre, başlangıç şirketi Yüzüncü Ay tarafından geliştirilen Kimi Chat, 200,000 Çince karakteri, yaklaşık 400,000 token'ı destekliyor. Hong Kong Çin Üniversitesi ve MIT tarafından ortaklaşa geliştirilen LongLoRA teknolojisi ise 7B modelinin metin uzunluğunu 100,000 token'a, 70B modelini ise 32,000 token'a kadar uzatabiliyor.
Şu anda, OpenAI, Anthropic, Meta ve Ay'ın Karanlığı gibi birçok önde gelen büyük model şirketi, bağlam uzunluğunun genişletilmesini önemli bir güncelleme yönü olarak görüyor. Bu şirketlerin hepsi, finansal piyasalarda büyük ilgi gören oyuncular ve finansman büyüklükleri birkaç milyar doları bulabiliyor.
Uzun metin teknolojisindeki atılımın önemi büyüktür. Yüzeyde, bu, modellerin daha uzun giriş metinlerini işleyebilmesi ve okuma yeteneklerinin önemli ölçüde artması anlamına gelir. Daha derin bir düzeyde ise, bu teknoloji, büyük modellerin finans, hukuk, bilimsel araştırma gibi uzmanlık alanlarında uygulanmasını teşvik etmektedir.
Ancak, metin uzunluğunun her zaman daha iyi olmadığına dikkat edilmelidir. Araştırmalar, modellerin daha uzun bağlam girişlerini desteklemesinin performans artışıyla eşit olmadığına işaret etmektedir. Anahtar, modelin bağlam içeriğini nasıl etkili bir şekilde kullanabileceğidir.
Buna rağmen, mevcut metin uzunluğu araştırması henüz sınırına ulaşmış gibi görünmüyor. 400.000 token belki de sadece bir başlangıçtır, büyük model şirketleri bu sınırı aşmak için durmaksızın çalışıyor.
Uzun metin teknolojisindeki atılımlar, yalnızca büyük modellerin erken dönemlerde karşılaştığı bazı sorunları çözmekle kalmadı, aynı zamanda işlevselliğini de artırdı. Bu, genel büyük modellerin LLM'den Long LLM dönemine geçiş yaptığını gösteriyor.
Uzun metin teknolojisi, büyük modellere birçok yeni yetenek kazandırdı. Örneğin, uzun makaleleri hızlı bir şekilde analiz edebilir, finansal raporların önemli bilgilerini çıkarabilir ve bir kitabın tamamı için soru-cevap etkileşimleri gerçekleştirebilir. Kodlama açısından, makaleleri doğrudan koda dönüştürebilir. Uzun diyalog senaryolarında ise daha profesyonel, kişiselleştirilmiş ve derinlemesine etkileşimler sağlanabilir.
Ancak, uzun metin teknolojisinin gelişimi "imkansız üçgen" zorluğuyla karşı karşıya: metin uzunluğu, dikkat ve hesaplama gücü arasında karşılıklı kısıtlamalar var. Metin uzunluğu arttıkça, model yeterli dikkat toplayamazken, aynı zamanda daha fazla hesaplama gücü desteğine ihtiyaç duyar.
Şu anda, endüstride bu zorlukla başa çıkmak için üç ana çözüm kullanılmaktadır: uzun metinleri işlemek için dış araçların kullanımı, kendi kendine dikkat mekanizmasının hesaplanmasının optimize edilmesi ve modelin optimize edilmesi. Her çözümün kendi artıları ve eksileri vardır, büyük model şirketleri metin uzunluğu, dikkat ve hesaplama gücü arasında en iyi dengeyi bulmak için çaba sarf etmektedir.
Teknolojinin sürekli ilerlemesiyle, uzun metin işleme yeteneğinin daha da artması bekleniyor ve bu, büyük modellerin daha fazla alanda uygulanmasının önünü açıyor.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
8 Likes
Reward
8
7
Share
Comment
0/400
NFTArchaeologist
· 07-24 00:05
Bilgi İşlem Gücü ne kadar? Para tanı, insan tanıma.
View OriginalReply0
FlashLoanPrince
· 07-23 21:51
Performans artışı Bilgi İşlem Gücü pump tamamsa.
View OriginalReply0
AirdropHarvester
· 07-23 10:30
Bu token gerçekten çok hızlı yükseliyor, tam tamına yüz kat.
View OriginalReply0
CryptoSurvivor
· 07-21 05:41
Ne kadar yükselirse o kadar sakin, ne kadar düşerse o kadar heyecanlı.
View OriginalReply0
PumpStrategist
· 07-21 05:40
yükseliş böyle dik, teknik risk +1, yüksek seviyelerde geri çekme dikkat
Büyük model 400.000 token'i aştı, uzun metin yetenekleri LLM'nin yeni çağını yönlendiriyor.
Büyük modellerin uzun metin yetenekleri hızla yükseliyor, 400.000 token belki de sadece başlangıç.
Büyük modellerin uzun metin işleme yeteneği, şaşırtıcı bir hızla artıyor. İlk başta 4000 token'dan günümüzde 400.000 token'a kadar bu yeteneğin artışı gözle görülür şekilde.
Uzun metin işleme yeteneği, büyük model üreticilerinin yeni standart özelliklerinden biri haline gelmiş gibi görünüyor. Uluslararası alanda, OpenAI birçok güncellemeyle GPT-3.5 ve GPT-4'ün bağlam girdi uzunluğunu sırasıyla 16.000 ve 32.000 token'a yükseltti. Anthropic, Claude modelinin bağlam uzunluğunu bir anda 100.000 token'a çıkardı. LongLLaMA ise bu rakamı 256.000 token'a kadar genişletti.
Yerel pazar da geri kalmak istemiyor. Edinilen bilgilere göre, başlangıç şirketi Yüzüncü Ay tarafından geliştirilen Kimi Chat, 200,000 Çince karakteri, yaklaşık 400,000 token'ı destekliyor. Hong Kong Çin Üniversitesi ve MIT tarafından ortaklaşa geliştirilen LongLoRA teknolojisi ise 7B modelinin metin uzunluğunu 100,000 token'a, 70B modelini ise 32,000 token'a kadar uzatabiliyor.
Şu anda, OpenAI, Anthropic, Meta ve Ay'ın Karanlığı gibi birçok önde gelen büyük model şirketi, bağlam uzunluğunun genişletilmesini önemli bir güncelleme yönü olarak görüyor. Bu şirketlerin hepsi, finansal piyasalarda büyük ilgi gören oyuncular ve finansman büyüklükleri birkaç milyar doları bulabiliyor.
Uzun metin teknolojisindeki atılımın önemi büyüktür. Yüzeyde, bu, modellerin daha uzun giriş metinlerini işleyebilmesi ve okuma yeteneklerinin önemli ölçüde artması anlamına gelir. Daha derin bir düzeyde ise, bu teknoloji, büyük modellerin finans, hukuk, bilimsel araştırma gibi uzmanlık alanlarında uygulanmasını teşvik etmektedir.
Ancak, metin uzunluğunun her zaman daha iyi olmadığına dikkat edilmelidir. Araştırmalar, modellerin daha uzun bağlam girişlerini desteklemesinin performans artışıyla eşit olmadığına işaret etmektedir. Anahtar, modelin bağlam içeriğini nasıl etkili bir şekilde kullanabileceğidir.
Buna rağmen, mevcut metin uzunluğu araştırması henüz sınırına ulaşmış gibi görünmüyor. 400.000 token belki de sadece bir başlangıçtır, büyük model şirketleri bu sınırı aşmak için durmaksızın çalışıyor.
Uzun metin teknolojisindeki atılımlar, yalnızca büyük modellerin erken dönemlerde karşılaştığı bazı sorunları çözmekle kalmadı, aynı zamanda işlevselliğini de artırdı. Bu, genel büyük modellerin LLM'den Long LLM dönemine geçiş yaptığını gösteriyor.
Uzun metin teknolojisi, büyük modellere birçok yeni yetenek kazandırdı. Örneğin, uzun makaleleri hızlı bir şekilde analiz edebilir, finansal raporların önemli bilgilerini çıkarabilir ve bir kitabın tamamı için soru-cevap etkileşimleri gerçekleştirebilir. Kodlama açısından, makaleleri doğrudan koda dönüştürebilir. Uzun diyalog senaryolarında ise daha profesyonel, kişiselleştirilmiş ve derinlemesine etkileşimler sağlanabilir.
Ancak, uzun metin teknolojisinin gelişimi "imkansız üçgen" zorluğuyla karşı karşıya: metin uzunluğu, dikkat ve hesaplama gücü arasında karşılıklı kısıtlamalar var. Metin uzunluğu arttıkça, model yeterli dikkat toplayamazken, aynı zamanda daha fazla hesaplama gücü desteğine ihtiyaç duyar.
Şu anda, endüstride bu zorlukla başa çıkmak için üç ana çözüm kullanılmaktadır: uzun metinleri işlemek için dış araçların kullanımı, kendi kendine dikkat mekanizmasının hesaplanmasının optimize edilmesi ve modelin optimize edilmesi. Her çözümün kendi artıları ve eksileri vardır, büyük model şirketleri metin uzunluğu, dikkat ve hesaplama gücü arasında en iyi dengeyi bulmak için çaba sarf etmektedir.
Teknolojinin sürekli ilerlemesiyle, uzun metin işleme yeteneğinin daha da artması bekleniyor ve bu, büyük modellerin daha fazla alanda uygulanmasının önünü açıyor.