?“ 大模型上下文窗口的根本問題，是大模型的記憶問題”

在上一篇文章中主要介紹了大模型的上下文窗口，以及其與RAG技術(shù)的關(guān)系與區(qū)別；而事實(shí)上，大模型上下文窗口面臨著更加復(fù)雜的問題，因此今天就來詳細(xì)討論一下這個(gè)問題。

大模型長(zhǎng)文本

大模型（如 GPT-4、GPT-3.5、BERT 等）處理長(zhǎng)文本時(shí)面臨一些特殊的挑戰(zhàn)和技術(shù)細(xì)節(jié)。對(duì)于 長(zhǎng)文本 的處理，常見的問題包括模型的輸入長(zhǎng)度限制、生成質(zhì)量控制、計(jì)算資源消耗等。以下是一些關(guān)于大模型處理長(zhǎng)文本的要點(diǎn)：

1. 輸入長(zhǎng)度限制

大多數(shù)大語言模型（如 GPT、BERT 等）對(duì)輸入的長(zhǎng)度有一定的限制。以 GPT 系列為例，GPT-3 的最大輸入長(zhǎng)度通常為 2048 tokens（tokens 是模型處理的最小單位，可以是一個(gè)詞、一部分詞或者符號(hào)等）。而 GPT-4 等一些更先進(jìn)的模型可能支持更長(zhǎng)的輸入長(zhǎng)度，通?？蛇_(dá)到 4096 tokens 或更多。

超過這個(gè)長(zhǎng)度的文本需要被裁剪或分段處理。

• 解決方案：

    截?cái)?/strong>：如果文本超出模型支持的最大長(zhǎng)度，通常會(huì)截?cái)嗟阶畲箝L(zhǎng)度，丟失一部分信息。

    分段處理：將長(zhǎng)文本拆分成多個(gè)子段，每個(gè)段落單獨(dú)輸入模型，然后通過后處理將結(jié)果組合。

    窗口化：使用一個(gè)滑動(dòng)窗口，將長(zhǎng)文本分為多個(gè)重疊的部分，每次處理一個(gè)窗口并獲得相關(guān)信息。

2. 長(zhǎng)文本生成與推理的挑戰(zhàn)

在生成長(zhǎng)文本時(shí)，大模型可能會(huì)喪失上下文的連貫性，尤其是當(dāng)輸入文本較長(zhǎng)且模型只關(guān)注局部上下文時(shí)。生成的文本可能缺乏一致性，或者前后內(nèi)容有明顯的脫節(jié)。

• 解決方案：

    增量生成：可以逐步生成文本，即每次生成一段，然后將生成的內(nèi)容作為上下文提供給模型，逐漸擴(kuò)展文本的長(zhǎng)度。

    精心設(shè)計(jì)的提示詞（Prompt Engineering）：對(duì)于需要生成長(zhǎng)文本的任務(wù)，可以設(shè)計(jì)更合理的提示詞，引導(dǎo)模型生成連貫的內(nèi)容。

    模型微調(diào)：可以對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)，使其適應(yīng)生成長(zhǎng)文本的任務(wù)，尤其是在特定領(lǐng)域或者特定樣式的文本生成中。

3. 計(jì)算資源消耗

處理長(zhǎng)文本需要更高的計(jì)算資源，因?yàn)槟Ｐ托枰幚砀嗟?tokens，計(jì)算成本隨之增加。特別是當(dāng)模型對(duì)每個(gè) token 進(jìn)行自注意力計(jì)算時(shí)，計(jì)算復(fù)雜度通常是 O(n2)，其中 n 是 tokens 的數(shù)量。

• 解決方案：

    分布式計(jì)算：利用分布式訓(xùn)練和推理框架，分擔(dān)計(jì)算壓力。

    稀疏化技術(shù)：一些新型模型，如 稀疏自注意力機(jī)制，旨在減少計(jì)算量，可以處理更長(zhǎng)文本。

4. 長(zhǎng)文本的摘要與信息抽取

對(duì)于長(zhǎng)文本的處理，有時(shí)并不是希望生成完整的長(zhǎng)文本，而是對(duì)長(zhǎng)文本進(jìn)行摘要、關(guān)鍵詞提取、情感分析等任務(wù)。大模型在這種任務(wù)中同樣面臨文本長(zhǎng)度的挑戰(zhàn)。

• 解決方案：

    抽取式摘要：通過模型提取長(zhǎng)文本中的關(guān)鍵信息并生成簡(jiǎn)短的摘要。

    生成式摘要：使用生成模型對(duì)長(zhǎng)文本進(jìn)行總結(jié)和重寫，生成一個(gè)簡(jiǎn)潔的摘要。

5. 上下文的喪失和記憶問題

對(duì)于長(zhǎng)文本，尤其是跨段落、跨章節(jié)的文本，模型可能在處理時(shí)喪失上下文信息。即使是 GPT-4 等較為強(qiáng)大的模型，依然會(huì)面臨“記憶衰減”的問題，即前面生成的內(nèi)容對(duì)后面生成的內(nèi)容影響較小，尤其是在長(zhǎng)段文本的生成中。

• 解決方案：

    結(jié)構(gòu)化輸入：將長(zhǎng)文本分成結(jié)構(gòu)化的部分，例如段落、章節(jié)等，在每個(gè)部分內(nèi)保留上下文信息。

    外部記憶機(jī)制：結(jié)合外部存儲(chǔ)（如數(shù)據(jù)庫或緩存機(jī)制）來“記住”之前的上下文，提高模型在處理長(zhǎng)文本時(shí)的表現(xiàn)。

6. 具體應(yīng)用場(chǎng)景中的長(zhǎng)文本處理

根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景，長(zhǎng)文本的處理方式和技術(shù)細(xì)節(jié)也會(huì)有所不同。以下是幾種常見的場(chǎng)景和相關(guān)技術(shù)：

長(zhǎng)文本問答（Long-Form Question Answering）

• 問題：如何從一個(gè)長(zhǎng)篇文章中提取出問題的答案？
• 解決方案：采用分段式處理或基于上下文的增強(qiáng)型問答模型。可以將文章分為若干段，每次處理一個(gè)段落，并結(jié)合推理能力生成正確答案。

長(zhǎng)文本生成（Long-Form Text Generation）

• 問題：如何生成一篇長(zhǎng)篇文章，確保內(nèi)容連貫？
• 解決方案：使用增量生成或分段式生成方法。每次生成一段內(nèi)容，然后根據(jù)生成的內(nèi)容繼續(xù)生成后續(xù)內(nèi)容。

長(zhǎng)文本摘要（Long-Form Text Summarization）

• 問題：如何從長(zhǎng)篇文章中提取出關(guān)鍵信息？
• 解決方案：采用抽取式摘要或生成式摘要方法，確保對(duì)關(guān)鍵信息的提取和整合。

總結(jié)

處理大模型的長(zhǎng)文本任務(wù)時(shí)，最大的挑戰(zhàn)通常是 輸入長(zhǎng)度限制、計(jì)算資源消耗、以及 上下文保持。可以通過分段處理、滑動(dòng)窗口、外部記憶機(jī)制等方法來解決這些問題，并且結(jié)合不同的應(yīng)用需求選擇適當(dāng)?shù)募夹g(shù)手段來確保模型能夠有效地處理和生成長(zhǎng)文本。

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本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)AI探索時(shí)代 作者：DFires

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