大規模言語モデルのコンテキストウィンドウを拡張することで、大きな機能と用途が開かれます。Leoが説明するように、より大きなコンテキストウィンドウにより、モデルは「作業メモリ」に多くの情報を保持できるようになり、これは人間が試験前に短時間で特定のトピックを学習するのと似ています。これにより、モデルはより複雑な推論と合成を、より広範な情報にわたって行うことができます。

より長いコンテキストウィンドウの主な利点は以下の通りです:

• 効率性と管理コストの削減: 情報を小さな塊に分割してモデルに順次入力する必要がなくなるため、モデルは一度に全コンテキストを処理できます。これにより、前処理、要約、その他の管理タスクの必要性が減少します。

• 深い理解: より多くのコンテキストが利用可能になることで、モデルは異なる情報間の関係や接続をより良く理解できるようになります。これは、モデルが単一のファイルや関数ではなく、全体のコードベースやプロジェクトについて推論できるコードの生成などの用途で特に強力です。

• マルチモーダル統合: より長いコンテキストウィンドウにより、モデルはテキスト、画像、動画など、多様なデータソースを取り込み、それらを統合して推論することができます。これにより、複数のモダリティからの情報を相互参照および統合する必要のある新しいタスクの可能性が開かれます。

より長いコンテキストウィンドウを実現する上での課題は、主に計算効率と、モデルがその追加のコンテキストを効果的に活用できるようにすることです。Leoが述べるように、キャッシュ化や注意計算の最適化などの手法が、これらのモデルを実用的で高性能にするためのカギとなります。

全体として、より長いコンテキストウィンドウを扱う能力は、大規模言語モデルの機能の大幅な進歩を表しています。これにより、より強力で柔軟、そして状況に応じた AI アシスタントが、より複雑な現実世界の問題に取り組めるようになります。

大規模言語モデルのコンテキストウィンドウを典型的な4-8K トークンを超えて拡張することは、大きな計算上の課題をもたらします。主なボトルネックは注意計算にあり、これはトークン数の二乗に比例して増大します。

この問題に対処するため、Gradientのチームは長いコンテキストのモデルの学習をはるかに効率的にする新しい手法を開発しました - 従来の研究と比べて、計算時間で最大30倍、サンプル効率で100倍の改善を実現しています。これにより、100万トークンのコンテキストウィンドウを持つLlama 3モデルの学習に成功しました。

このプロセスには、モデルが長いコンテキストを効果的に理解し推論できるよう、位置エンコーディングを慎重に設計することが含まれます。さらに、チームはキャッシング戦略を実装し、複数のクエリにわたって注意計算を再利用することで、リアルタイムの計算負荷を軽減しています。

これらの長いコンテキストモデルを使用することは、ベースの4-8Kバージョンよりも計算集約的ですが、チームは短いコンテキストでの性能を損なわないよう対策を講じています。これにより、ユーザーは必要に応じて短いコンテキストと長いコンテキストのモードを seamlessly に切り替えられるようになります。

これらの長いコンテキスト機能をベンチマークするために、チームは「Needle in a Haystack」や「Ruler」などの高度な評価スイートを活用しています。これらは単純な検索タスクを超え、長いコンテキスト全体にわたる情報の統合能力をテストします。

今後、Gradientのチームは、人間の脳が情報を選択的にアクセスするように、これらの長いコンテキストモデルのメモリ効率をさらに改善することに興味を持っています。これらの強力な長いコンテキスト機能へのアクセスを民主化することが、主な焦点領域です。

Llama 3などの大規模言語モデルのコンテキストウィンドウを拡張するプロセスには、いくつかの重要な考慮事項があります。まず、計算上の課題に取り組む必要があります。単一のGPUで長いコンテキストモデルを実行すると、すぐに非現実的になってしまうからです。Gradientのチームは、学習プロセスの効率を改善することで、従来の研究と比べて最大100倍のサンプル効率の向上を達成しました。

コンテキスト長を拡張するには、モデルに長いテキストシーケンスを理解し推論する新しいスキルを教える必要もあります。これは、元のモデル学習に似たプロセスで行われ、位置エンコーディングに焦点を当てて、モデルが10、100、100万トークン離れた位置の違いを区別できるようにします。

これらの長いコンテキストモデルの性能を評価する際、「Needle in a Haystack」タスクは良い出発点です。ここでモデルは、大きなコンテキスト内に埋もれた小さな情報を見つける必要があります。しかし、これはモデルの連想的な再現能力しかテストしていません。大きなコンテキストの異なる部分から情報を相互参照し統合する能力を評価するには、NVIDIAの「Ruler」ベンチマークのようなものが適しています。

Rulerは13種類のタスクから成り、「Needle in a Haystack」から変数追跡まで、さまざまな要求があります。このようなベンチマークは、大規模コードベースの理解や複雑な複数パーツ情報の推論など、長いコンテキストモデルの実用的なユースケースをより良く反映しています。

GradientのLlama 3百万トークンバージョンなどの現在の長いコンテキストモデルは、これらのベンチマークで良好な成績を収めていますが、コンテキスト長がさらに伸びるにつれ、改善の余地があります。チームは、これらのモデルをより実用的かつアクセス可能にするため、メモリ効率的な提供手法を探索しています。大規模言語モデルの分野が進化するにつれ、より長いコンテキストを扱い、推論する能力が重要な焦点領域となるでしょう。

大規模言語モデルの分野が進化するにつれ、メモリ効率とマルチモーダリティの2つの分野が大きな期待を集めています。

メモリ効率:

• 百万トークンのコンテキストウィンドウを持つ大規模言語モデルを提供することは、大きな計算上の課題をもたらします。
• キャッシングや選択的な記憶の解凍などの手法により、これらのモデルをより効率的にメモリ管理できるようにし、実用的な展開を可能にすることができます。
• 人間の脳が「記憶銀行」から関連情報を選択的にアクセスするように振る舞うことを目指します。
• メモリ効率的なアルゴリズムの開発が、長いコンテキストモデルを広く利用可能にするための鍵となります。

マルチモーダリティ:

• テキスト、画像、動画などの複数のモダリティを統合し、推論する能力は、大規模言語モデルにとっての重要な領域です。
• 30分の動画全体をコンテキストウィンドウに収め、その内容を理解し推論できるようになることで、新しい可能性が開かれます。
• このようなマルチモーダルな理解は、コードベースと統合したコード生成や、さまざまな情報源から答えを導き出す質問応答など、強力なアプリケーションを可能にします。
• マルチモーダル機能の向上には、さらなる研究と革新が必要ですが、その恩恵は大きいと期待されています。

全体として、大規模言語モデルの未来は、メモリ効率の向上とマルチモーダル化にあります。これらの課題に取り組むことで、研究コミュニティは言語理解と推論の新しいレベルを開拓し、あらゆる業界で変革的なアプリケーションを実現できるでしょう。

大規模言語モデルのコンテキストウィンドウを拡張する能力は、自然言語処理分野における重要な進歩です。Leoが述べたように、より大きなコンテキストウィンドウにより、モデルは「作業メモリ」に多くの情報を保持でき、より広範な情報にわたって複雑な推論と合成を行うことができます。

より大きなコンテキストウィンドウの主な利点は以下の通りです:

• コーディングアシスタントの向上: 全コードベースや複数のリポジトリを参照できるようになることで、より高度なコード生成と統合が可能になります。
• マルチモーダル機能の強化: より長いテキスト、画像、動画をコンテキストウィンドウに収めることで、これらのモデルの新しい用途が開かれます。
• 効率性の向上: 情報の分割や前処理の必要性を減らすことで、大規模言語モデルとのインタラクションがより滑らかで即応的になります。

コンテキストウィンドウを拡張することには計算上の課題がありますが、Gradientのチームの取り組みにより、コア性能を損なうことなく、大幅なコンテキスト長の増加が可能であることが示されました。この分野の研究開発が続くにつれ、より強力で汎用的な大規模言語モデルが登場し、ますます複雑なタスクやユースケースに取り組めるようになると期待されます。