大模型長文本所面臨的主要問題 原創(chuàng)
?“ 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。
大模型長文本
大模型（如 GPT-4、GPT-3.5、BERT 等）處理長文本時(shí)面臨一些特殊的挑戰(zhàn)和技術(shù)細(xì)節(jié)。對于 長文本 的處理，常見的問題包括模型的輸入長度限制、生成質(zhì)量控制、計(jì)算資源消耗等。以下是一些關(guān)于大模型處理長文本的要點(diǎn)：
1. 輸入長度限制
大多數(shù)大語言模型（如 GPT、BERT 等）對輸入的長度有一定的限制。以 GPT 系列為例，GPT-3 的最大輸入長度通常為 2048 tokens（tokens 是模型處理的最小單位，可以是一個(gè)詞、一部分詞或者符號等）。而 GPT-4 等一些更先進(jìn)的模型可能支持更長的輸入長度，通常可達(dá)到 4096 tokens 或更多。
超過這個(gè)長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度，通常會(huì)截?cái)嗟阶畲箝L度，丟失一部分信息。
分段處理：將長文本拆分成多個(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. 長文本生成與推理的挑戰(zhàn)
在生成長文本時(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)展文本的長度。
精心設(shè)計(jì)的提示詞（Prompt Engineering）：對于需要生成長文本的任務(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)：可以對模型進(jìn)行微調(diào)，使其適應(yīng)生成長文本的任務(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，可以處理更長文本。
4. 長文本的摘要與信息抽取
對于長文本的處理，有時(shí)并不是希望生成完整的長文本，而是對長文本進(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)中同樣面臨文本長度的挑戰(zhàn)。
- 解決方案：
抽取式摘要：通過模型提取長文本中的關(guān)鍵信息并生成簡短的摘要。
生成式摘要：使用生成模型對長文本進(jìn)行總結(jié)和重寫，生成一個(gè)簡潔的摘要。
5. 上下文的喪失和記憶問題
對于長文本，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)容對后面生成的內(nèi)容影響較小，尤其是在長段文本的生成中。
- 解決方案：
結(jié)構(gòu)化輸入：將長文本分成結(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（如數(shù)據(jù)庫或緩存機(jī)制）來“記住”之前的上下文，提高模型在處理長文本時(shí)的表現(xiàn)。
6. 具體應(yīng)用場景中的長文本處理
根據(jù)不同的應(yīng)用場景，長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景和相關(guān)技術(shù)：
長文本問答（Long-Form Question Answering）
- 問題：如何從一個(gè)長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。
長文本生成（Long-Form Text Generation）
- 問題：如何生成一篇長篇文章，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。
長文本摘要（Long-Form Text Summarization）
- 問題：如何從長篇文章中提取出關(guān)鍵信息？
- 解決方案：采用抽取式摘要或生成式摘要方法，確保對關(guān)鍵信息的提取和整合。
總結(jié)
處理大模型的長文本任務(wù)時(shí)，最大的挑戰(zhàn)通常是 輸入長度限制、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文本。
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本文轉(zhuǎn)載自公眾號AI探索時(shí)代 作者：DFires
