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大模型競逐40萬token長文本能力 探索AI應用新邊界
長文本技術成爲大模型新戰場,40萬token或僅是開始
大模型正以驚人的速度提升其處理長文本的能力,從4000 token發展到40萬token。長文本能力似乎已成爲大模型廠商的新"標配"。
無論國內外,衆多頂級大模型技術公司和研究機構都將拓展上下文長度作爲重點升級方向。這些公司大多是資本市場的寵兒,獲得了大量投資。
大模型公司聚焦長文本技術有多方面原因:
解決應用落地困境。短文本限制了許多場景的應用,如虛擬角色、遊戲開發、專業領域分析等。
爲未來Agent和AI原生應用鋪路。這些應用需要依靠大量歷史信息和上下文來保持連貫性和個性化體驗。
提高模型的準確性。長文本可提供更多上下文和細節信息,減少歧義,提升推理能力。
推動產業落地。長文本技術有助於大模型在金融、法律等專業領域的應用。
然而,長文本技術面臨"不可能三角"困境:文本長度、注意力和算力難以兼顧。主要原因是大多數模型基於Transformer結構,其自注意力機制計算量隨上下文長度呈平方級增長。
目前主要有三種解決方案:
雖然長文本技術仍面臨挑戰,但大模型公司正在不斷探索最佳平衡點,以處理足夠信息的同時兼顧注意力計算和算力成本。40萬token的處理能力可能只是一個開始,未來還有更長的路要走。