Расширение контекстного окна больших языковых моделей открывает значительные возможности и варианты использования. Как объясняет Лео, более широкое контекстное окно позволяет модели хранить больше информации в своей "рабочей памяти", аналогично тому, как люди могут быстро изучить тему перед экзаменом. Это позволяет модели выполнять более сложные рассуждения и синтез в более широком наборе информации.

Некоторые ключевые преимущества более длинных контекстных окон включают:

• Эффективность и снижение накладных расходов: Вместо того, чтобы разбивать информацию на более мелкие фрагменты и последовательно подавать ее в модель, более длинное контекстное окно позволяет модели обрабатывать полный контекст за один проход. Это снижает необходимость в предварительной обработке, обобщении и других накладных задачах.

• Более глубокое понимание: При наличии большего контекста модель может лучше понимать взаимосвязи и связи между различными частями информации. Это особенно ценно для таких вариантов использования, как генерация кода, когда модель может рассуждать о всей кодовой базе или проекте, а не только об одном файле или функции.

• Мультимодальная интеграция: Более длинные контекстные окна позволяют модели воспринимать и рассуждать над разнообразными источниками данных, от текста до изображений и видео. Это открывает новые возможности для задач, требующих перекрестной ссылки и синтеза информации из нескольких модальностей.

Расширение контекстного окна больших языковых моделей за пределы типичных 4-8 тыс. токенов представляет значительные вычислительные проблемы. Ключевым узким местом является расчет внимания, который масштабируется квадратично с количеством токенов.

Для решения этой проблемы команда Gradient разработала новаторские методики, которые значительно повышают эффективность обучения моделей с длинным контекстом - до 30 раз более эффективно по времени вычислений и до 100 раз более эффективно по выборке по сравнению с предыдущими работами. Это позволило им успешно обучить модель Llama 3 с контекстным окном в 1 миллион токенов.

Процесс включает в себя тщательное проектирование позиционного кодирования, чтобы позволить модели эффективно понимать и рассуждать над такими длинными контекстами. Кроме того, команда реализовала стратегии кэширования, чтобы повторно использовать вычисления внимания между несколькими запросами, снижая вычислительную нагрузку в реальном времени.

Процесс расширения контекстного окна больших языковых моделей, таких как Llama 3, включает в себя несколько ключевых аспектов. Во-первых, необходимо решить вычислительные проблемы, поскольку работа с моделями с длинным контекстом на одном GPU может быстро стать непосильной. Команда Gradient работала над повышением эффективности процесса обучения, достигнув улучшений в выборке до 100 раз по сравнению с предыдущими работами.

Расширение длины контекста также требует обучения модели новым навыкам в понимании и рассуждении над более длинными последовательностями текста. Это достигается за счет процесса обучения, более похожего на первоначальное обучение модели, с акцентом на позиционное кодирование, чтобы помочь модели различать токены, находящиеся на расстоянии 10, 100 или миллион токенов.

Что касается оценки производительности этих моделей с длинным контекстом, задача "иголка в стоге сена" является хорошей отправной точкой, где модель должна найти небольшой фрагмент информации, погребенный в большом контексте. Однако это тестирует только способность модели к ассоциативному воспоминанию. Чтобы лучше оценить способность модели к перекрестной ссылке и синтезу информации из разных частей большого контекста, более подходящими являются бенчмарки, такие как "Ruler" от Nvidia.

По мере развития области больших языковых моделей два ключевых направления, вызывающих интерес, - это эффективность памяти и мультимодальность.

Эффективность памяти:

• Обслуживание больших языковых моделей с контекстными окнами в миллион токенов представляет значительные вычислительные проблемы.
• Методы, такие как кэширование и избирательное декомпрессирование памяти, могут помочь сделать эти модели более эффективными с точки зрения памяти и практичными для развертывания.
• Цель состоит в том, чтобы имитировать способность человеческого мозга выборочно получать доступ к релевантной информации из наших обширных "банков памяти", а не держать в рабочей памяти целую книгу.
• Разработка эффективных с точки зрения памяти алгоритмов будет иметь решающее значение для широкого доступа и использования моделей с большим контекстом.

Мультимодальность:

• Способность интегрировать и рассуждать над несколькими модальностями, такими как текст, изображения и даже видео, является ключевым рубежом для больших языковых моделей.
• Возможность поместить целое 30-минутное видео в контекстное окно и позволить модели понять и рассуждать о его содержимом открывает новые возможности.
• Это мультимодальное понимание может обеспечить мощные приложения, такие как генерация кода, интегрированная с кодовой базой, или вопросно-ответные системы, использующие разнообразные источники информации.
• Продвижение мультимодальных возможностей потребует дальнейших исследований и инноваций, но потенциальные выгоды значительны.

Способность расширять контекстное окно больших языковых моделей является значительным достижением в области обработки естественного языка. Как обсуждал Лео, более широкое контекстное окно позволяет моделям хранить больше информации в своей "рабочей памяти", что позволяет им выполнять более сложные рассуждения и синтез в более широком диапазоне данных.

Некоторые ключевые преимущества больших контекстных окон включают:

• Улучшенную помощь в кодировании: Возможность моделям ссылаться на всю кодовую базу или несколько репозиториев может обеспечить более сложную генерацию и интеграцию кода.
• Расширенные мультимодальные возможности: Размещение более длинного текста, изображений или даже видео в контекстном окне может открыть новые варианты использования этих моделей.
• Повышенную эффективность: Сокращение необходимости в разбиении и предварительной обработке может сделать взаимодействие с большими языковыми моделями более плавным и отзывчивым.