長文技術が大モデルの新たな戦場に、40万トークンは始まりに過ぎない

大規模モデルは、4000トークンから40万トークンに至る長文処理能力を驚異的な速度で向上させている。長文能力は、大規模モデルの提供者にとって新たな「標準装備」となっているようだ。

国内外の多くのトップレベルの大規模モデル技術会社や研究機関は、コンテキストの長さを拡張することを重点的なアップグレードの方向としている。これらの会社は大部分が資本市場の寵児であり、大量の投資を受けている。

大規模モデル企業が長文技術に注目する理由はいくつかあります:

1. アプリケーションの実装の難しさを解決する。短いテキストは、バーチャルキャラクター、ゲーム開発、専門分野の分析など、多くのシーンでのアプリケーションを制限します。

2. 未来のエージェントとAIネイティブアプリケーションのための道を開く。これらのアプリケーションは、一貫性とパーソナライズされた体験を維持するために、大量の歴史的情報と文脈に依存する必要があります。

3. モデルの精度を向上させる。長文はより多くの文脈と詳細情報を提供し、曖昧さを減らし、推論能力を高める。

4. 産業の実地を推進する。長文技術は、金融、法律などの専門分野における大規模モデルの応用に役立ちます。

しかし、長文技術は「不可能な三角形」のジレンマに直面しています: テキストの長さ、注意力、計算能力を同時に考慮することが難しいのです。主な理由は、ほとんどのモデルがTransformer構造に基づいており、その自己注意メカニズムの計算量は文脈の長さに対して平方的に増加するためです。

現在、主に3つのソリューションがあります:

1. 外部ツールを利用して長文を処理する
2. 自己注意メカニズム計算の最適化
3. モデル最適化手法の利用

長文技術は依然として課題に直面していますが、大規模モデルの企業は、十分な情報を処理しつつ注意計算と計算コストのバランスを取る最適な方法を探求し続けています。40万トークンの処理能力はおそらく始まりに過ぎず、今後はさらに長い道のりがあります。