ਲੰਬੇ ਸੰਦਰਭ ਲਈ NVIDIA ਦਾ UltraLong-8B ਅਤੇ ਖੋਜ
ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ (LLMs) ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਮੁਹਾਰਤ ਨਾਲ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੂਪਾਂਤਰਣ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਲਗਾਤਾਰ ਚੁਣੌਤੀ ਖੜ੍ਹੀ ਹੈ: ਸੀਮਤ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਜਿਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਵਿਆਪਕ ਵੀਡੀਓ ਸਮਝ, ਅਤਿ ਆਧੁਨਿਕ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਨੁਮਾਨ-ਸਮੇਂ ਦੇ ਸਕੇਲਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਲਈ ਟੋਕਨਾਂ ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਕ੍ਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸੀਮਾ ਲੰਬੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਖਿੰਡੀ ਹੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਆਉਂਦੀ ਹੈ।
ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ
ਰਵਾਇਤੀ LLM ਲੰਬੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਜਾਂ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਕਸਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਗੁਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋਜ਼ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਰੁਕਾਵਟ ਨੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਮਿਆਰੀ ਕਾਰਜਾਂ ‘ਤੇ ਆਪਣੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਅਤਿ-ਲੰਬੇ ਸੰਦਰਭਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ। ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਖੋਜ LLM ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਫੋਕਲ ਪੁਆਇੰਟ ਬਣ ਗਈ ਹੈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ।
ਸੰਦਰਭ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਲਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ
ਲੰਬੇ-ਸੰਦਰਭ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤਿੰਨ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਪਹੁੰਚਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਐਗਜ਼ੈਕਟ ਅਟੈਂਸ਼ਨ ਮੈਥਡ: ਇਹ ਵਿਧੀਆਂ ਸਥਿਤੀ ਏਮਬੈਡਿੰਗਜ਼ ਨੂੰ ਮੁੜ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ। ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤੀ ਇੰਟਰਪੋਲੇਸ਼ਨ, NTK-ਅਵੇਅਰ, ਡਾਇਨਾਮਿਕ NTK, ਯਾਰਨ, ਅਤੇ CLEX ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਟੋਕਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਲੰਬੀ-ਰੇਂਜ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਸਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਅਪਰੋਕਸੀਮੇਟ ਅਟੈਂਸ਼ਨ ਮੈਥਡ: ਇਹ ਵਿਧੀਆਂ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਵਿਧੀ ਦੀ ਗਣਨਾਤਮਕ ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਕ੍ਰਮਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਵਿਰਲੀ ਧਿਆਨ ਅਤੇ ਘੱਟ-ਦਰਜੇ ਦੀ ਧਿਆਨ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਇਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਵਧੀਕ ਮਾਡਿਊਲ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਪਹੁੰਚਾਂ: ਇਹ ਵਿਧੀਆਂ ਲੰਬੇ-ਰੇਂਜ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਬਾਹਰੀ ਮਾਡਿਊਲਾਂ ਨਾਲ LLM ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਮੈਮੋਰੀ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਤੇ ਲੜੀਵਾਰ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਵਿਧੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਕਿ GPT-4o, Gemini, ਅਤੇ Claude ਵਰਗੇ ਬੰਦ-ਸਰੋਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋਜ਼ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਪੁਨਰ-ਉਤਪਾਦਨਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ProLong ਵਰਗੀਆਂ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ, ਜੋ ਕਿ NTK-ਅਵੇਅਰ ਸਕੇਲਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਕਾਫ਼ੀ ਗਣਨਾਤਮਕ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਗ੍ਰੈਡੀਐਂਟ ਨਿਰੰਤਰ ਪ੍ਰੀਟਰੇਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਮਿਆਰੀ ਟਾਸਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ‘ਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
NVIDIA ਦਾ UltraLong-8B: ਇੱਕ ਸਫਲ ਪਹੁੰਚ
UIUC ਅਤੇ NVIDIA ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਇਕਸਾਰ ਇੰਸਟਰਕਟ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਅਤਿ-ਲੰਬੇ ਸੰਦਰਭ LLM ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕੁਸ਼ਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਧੀ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਪਹੁੰਚ ਸੰਦਰਭ ਲੰਬਾਈ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ 128K ਤੋਂ ਇੱਕ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ 1M, 2M, ਅਤੇ 4M ਟੋਕਨਾਂ ਤੱਕ ਧੱਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਕੁਸ਼ਲ, ਨਿਰੰਤਰ ਪ੍ਰੀਟਰੇਨਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਸੇ ਸਮੇਂ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਰਕ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣ ਲਈ ਹਦਾਇਤਾਂ ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ।
UltraLong-8B ਮਾਡਲ ਲੰਬੇ-ਸੰਦਰਭ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਵਿੱਚ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਮਿਆਰੀ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਲੰਬੇ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਸੰਦਰਭ ਕਾਰਜਾਂ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਸੰਤੁਲਿਤ ਸੁਧਾਰਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਖੋਜ ਮੁੱਖ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦਾ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਸਕੇਲਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਰਚਨਾ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਦੋ-ਪੜਾਵੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ
ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਦੋ ਨਾਜ਼ੁਕ ਪੜਾਅ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
ਨਿਰੰਤਰ ਪ੍ਰੀਟਰੇਨਿੰਗ: ਇਸ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ‘ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ LLM ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਕ੍ਰਮਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਇਸਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਹਦਾਇਤ ਟਿਊਨਿੰਗ: ਇਸ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਹਦਾਇਤਾਂ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਵਾਬਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ‘ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਹੈ।
ਇਕੱਠੇ ਮਿਲ ਕੇ, ਇਹ ਪੜਾਅ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਅਤਿ-ਲੰਬੇ ਇਨਪੁਟਸ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਸੰਦਰਭ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਯਾਰਨ-ਅਧਾਰਤ ਸਕੇਲਿੰਗ ਪਹੁੰਚ ਅਪਣਾਈ, NTK-ਅਵੇਅਰ ਸਕੇਲਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਫਿਕਸਡ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ (α = 1 ਅਤੇ β = 4) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਸਕੇਲ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਟੀਚਾ ਸੰਦਰਭ ਲੰਬਾਈ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਰੋਪ ਏਮਬੈਡਿੰਗਜ਼ ਲਈ ਵੱਡੇ ਸਕੇਲਿੰਗ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵਧਾਏ ਗਏ ਕ੍ਰਮਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਧਿਕਤਮ ਲੰਬਾਈ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਵਿਗਾੜ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ।
ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਲਈ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਆਮ, ਗਣਿਤ ਅਤੇ ਕੋਡ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਲੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ SFT ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਸਬਸੈਂਪਲ ਕੀਤਾ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਅਤੇ ਸਖ਼ਤ ਡੇਟਾ ਡੀਕੰਟੈਮੀਨੇਸ਼ਨ ਕਰਨ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਲਈ GPT-4o ਅਤੇ GPT-4o-mini ਦੀ ਵੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ।
UltraLong ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕਰਨਾ
ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਮਾਡਲ ਉੱਤਮ ਲੰਬੇ-ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ‘ਨੀਡਲ ਇਨ ਏ ਹੇਸਟੈਕ’ ਪਾਸਕੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਟੈਸਟ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k ਵਰਗੇ ਬੇਸਲਾਈਨ ਮਾਡਲ ਟੈਸਟ ਪਾਸ ਕਰਦੇ ਹਨ, Llama3.1-8B-Instruct ਅਤੇ Llama-3-8B-ProLong-512k-Instruct ਵਰਗੇ ਹੋਰ ਮਾਡਲ ਗਲਤੀਆਂ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, UltraLong ਮਾਡਲ ਸਾਰੀਆਂ ਇਨਪੁਟ ਲੰਬਾਈ ਅਤੇ ਡੂੰਘਾਈ ਵਿੱਚ 100% ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, UltraLong ਮਾਡਲ 512K ਅਤੇ 1M ਟੋਕਨਾਂ ਤੱਕ ਦੇ ਇਨਪੁਟਸ ਲਈ RULER ‘ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਔਸਤ ਸਕੋਰ, 128K ਅਤੇ 256K ਟੋਕਨ ਲੰਬਾਈ ਦੇ ਅੰਦਰ LV-Eval ‘ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ F1 ਸਕੋਰ, ਅਤੇ InfiniteBench ‘ਤੇ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਨਤੀਜੇ ਬਹੁਤ ਲੰਬੇ ਕ੍ਰਮਾਂ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਰਕ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਮਾਡਲ ਆਮ, ਗਣਿਤ ਅਤੇ ਕੋਡ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, 62.47, 61.06, ਅਤੇ 60.95 ਦੇ ਔਸਤ ਸਕੋਰ ਦੇ ਨਾਲ, 61.45 ਦੇ ਬੇਸ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਇਹ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
UltraLong ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦੇ
- ਵਧਾਈ ਗਈ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ: UltraLong ਮਾਡਲ 4 ਮਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨਾਂ ਤੱਕ ਦੇ ਕ੍ਰਮਾਂ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਰਵਾਇਤੀ LLM ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ।
- ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ: ਮਾਡਲ ਲੰਬੇ-ਸੰਦਰਭ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਵਿੱਚ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਸੰਤੁਲਿਤ ਸੁਧਾਰ: ਮਾਡਲ ਲੰਬੇ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਸੰਦਰਭ ਕਾਰਜਾਂ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਸੰਤੁਲਿਤ ਸੁਧਾਰਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।
- ਕੁਸ਼ਲ ਸਿਖਲਾਈ: ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਧੀ ਕੁਸ਼ਲ ਹੈ ਅਤੇ ਵਾਜਬ ਗਣਨਾਤਮਕ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ: ਮਾਡਲ ਆਮ, ਗਣਿਤ ਅਤੇ ਕੋਡ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ
ਜਦੋਂ ਕਿ UltraLong ਪਹੁੰਚ LLM ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਅਜੇ ਵੀ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਖੇਤਰ ਹਨ। ਮੌਜੂਦਾ ਪਹੁੰਚ ਸਿਰਫ ਹਦਾਇਤ ਟਿਊਨਿੰਗ ਪੜਾਅ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਹਦਾਇਤ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ‘ਤੇ SFT ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਜਾਂ ਤਰਜੀਹ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ। ਇਹਨਾਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਹੋਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਾਭ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਚਾਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ ਪਹੁੰਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਖੋਜ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਮਾਡਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਹੋਰ ਖੋਜਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਉੱਨਤ ਟਿਊਨਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਵੀ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਿਰੋਧੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਸਿੱਖਣ, ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਸਿੱਖਣ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਅਲਟਰਾ-ਲੰਬੇ ਸੰਦਰਭ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ
ਅਲਟਰਾ-ਲੰਬੇ ਸੰਦਰਭ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਮਝ: ਅਲਟਰਾ-ਲੰਬੇ ਸੰਦਰਭ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲੰਬੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਾਨੂੰਨੀ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ, ਵਿਗਿਆਨਕ ਪੇਪਰ, ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ।
- ਵੀਡੀਓ ਸਮਝ: ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵੀਡੀਓ ਸੰਖੇਪ, ਵੀਡੀਓ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਕੈਪਸ਼ਨਿੰਗ ਵਰਗੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣਾ: ਅਲਟਰਾ-ਲੰਬੇ ਸੰਦਰਭ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਇਨਪੁਟ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਥੋੜ੍ਹੀਆਂ ਜਿਹੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ।
- ਅਨੁਮਾਨ-ਸਮੇਂ ਦਾ ਸਕੇਲਿੰਗ: ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ LLM ਦੀ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਤਾਇਨਾਤੀ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ: ਅਲਟਰਾ-ਲੰਬੇ ਸੰਦਰਭ ਮਾਡਲ ਜੀਨੋਮਿਕਸ, ਐਸਟ੍ਰੋਫਿਜ਼ਿਕਸ, ਅਤੇ ਜਲਵਾਯੂ ਵਿਗਿਆਨ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਖੋਜਾਂ ਅਤੇ ਸੂਝਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਇਤਿਹਾਸਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਵਿਆਪਕ ਇਤਿਹਾਸਕ ਟੈਕਸਟਾਂ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਕੇ, ਇਹ ਮਾਡਲ ਪੈਟਰਨ, ਸਬੰਧਾਂ ਅਤੇ ਸੂਝਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਪਛਾਣਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਜਾਂ ਅਸੰਭਵ ਹੋਵੇਗਾ।
- ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ: ਇਹ ਮਾਡਲ ਵੱਡੇ ਕੋਡਬੇਸਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਬੱਗਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਰਚਨਾਤਮਕ ਲਿਖਾਈ: ਅਲਟਰਾ-ਲੰਬੇ ਸੰਦਰਭ ਮਾਡਲ ਲੇਖਕਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਿਰਤਾਂਤ ਬਣਾਉਣ, ਇਕਸਾਰਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਦਿਲਚਸਪ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਿੱਖਿਆ: ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ, ਇਹ ਮਾਡਲ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਿੱਖਿਆ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸਿੱਟਾ
NVIDIA ਦਾ UltraLong-8B ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਸਬੰਧਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਧੀ LLM ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਛਾਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਬਹੁਤ ਲੰਬੇ ਕ੍ਰਮਾਂ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ। ਕੁਸ਼ਲ ਨਿਰੰਤਰ ਪ੍ਰੀਟਰੇਨਿੰਗ ਨੂੰ ਹਦਾਇਤ ਟਿਊਨਿੰਗ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਜੋ ਮਿਆਰੀ ਕਾਰਜਾਂ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਲੰਬੇ-ਸੰਦਰਭ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਵਿੱਚ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਜੇ ਵੀ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਖੇਤਰ ਹਨ, UltraLong ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣ ਅਤੇ LLM ਲਈ ਨਵੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ।