Гонка контекста в ИИ: Действительно ли больше значит лучше для больших языковых моделей?
Стремление к созданию все более крупных языковых моделей (LLM), выходящих за миллион токенов, вызвало ожесточенные дебаты в сообществе искусственного интеллекта. Модели с огромной емкостью токенов, такие как MiniMax-Text-01 с 4 миллионами токенов и Gemini 1.5 Pro со способностью обрабатывать 2 миллиона токенов одновременно, производят фурор. Эти модели обещают революционные приложения с потенциалом анализа обширных кодовых баз, сложных юридических документов и углубленных исследовательских работ за один проход.
Критическим фактором в этой дискуссии является длина контекста – объем текста, который модель ИИ может обрабатывать и сохранять в любой момент времени. Более длинное окно контекста позволяет модели машинного обучения управлять значительно большим объемом информации в одном запросе, уменьшая необходимость разбиения документов или фрагментации разговоров. Чтобы понять это в перспективе, модель с емкостью 4 миллиона токенов теоретически может переварить примерно 10 000 страниц книг за один раз.
Теоретически этот расширенный контекст должен привести к улучшению понимания и более сложному рассуждению. Однако остается важный вопрос: приводят ли эти огромные окна контекста к ощутимой деловой ценности?
Поскольку предприятия оценивают затраты на масштабирование своей инфраструктуры по сравнению с потенциальными выгодами в производительности и точности, основной вопрос заключается в том, действительно ли мы открываем новые уровни рассуждений ИИ или просто расширяем границы памяти токенов, не достигая значимого прогресса. Эта статья углубляется в технические и экономические компромиссы, трудности бенчмаркинга и развивающиеся корпоративные рабочие процессы, которые формируют будущее LLM с большим контекстом.
Гонка вооружений в области длины контекста: Почему компании, занимающиеся искусственным интеллектом, соревнуются
Ведущие организации, занимающиеся искусственным интеллектом, включая OpenAI, Google DeepMind и MiniMax, участвуют в ожесточенной конкуренции за увеличение длины контекста, которая напрямую связана с объемом текста, который модель ИИ может обработать за один экземпляр. Обещание состоит в том, что большая длина контекста позволит углубить понимание, уменьшить галлюцинации (фабрикации) и создать более плавные взаимодействия.
Для предприятий это означает, что ИИ может анализировать целые контракты, отлаживать большие кодовые базы или суммировать длинные отчеты, не теряя контекста. Ожидается, что, устранив обходные пути, такие как разделение на части или генерация с расширенным поиском (RAG), рабочие процессы ИИ могут стать более плавными и эффективными.
Проблема ‘Иголка в стоге сена’: Поиск критической информации
Проблема ‘иголка в стоге сена’ подчеркивает трудность, с которой сталкивается ИИ при идентификации критической информации (‘иголки’), скрытой в огромных наборах данных (‘стоге сена’). LLM часто испытывают трудности с выявлением ключевых деталей, что приводит к неэффективности в различных областях:
Поиск и извлечение знаний: ИИ-помощники часто испытывают трудности с извлечением наиболее релевантных фактов из обширных хранилищ документов.
Право и соответствие требованиям: Юристам необходимо отслеживать зависимости пунктов в длинных контрактах.
Корпоративная аналитика: Финансовые аналитики рискуют упустить из виду важные идеи, скрытые в сложных отчетах.
Более крупные окна контекста помогают моделям сохранять больше информации, что уменьшает галлюцинации, повышает точность и позволяет:
Проверки соответствиятребованиям по нескольким документам: Один запрос на 256 тыс. токенов может сравнить целое руководство по политике с новым законодательством.
Синтез медицинской литературы: Исследователи могут использовать окна размером 128 тыс.+ токенов для сравнения результатов испытаний лекарств на протяжении десятилетий исследований.
Разработка программного обеспечения: Отладка улучшается, когда ИИ может сканировать миллионы строк кода, не теряя зависимостей.
Финансовые исследования: Аналитики могут анализировать полные отчеты о прибылях и убытках и данные о рынке в одном запросе.
Поддержка клиентов: Чат-боты с более длинной памятью могут обеспечивать более контекстно-зависимые взаимодействия.
Увеличение окна контекста также помогает модели лучше ссылаться на релевантные детали, снижая вероятность создания неверной или сфабрикованной информации. Исследование Стэнфордского университета 2024 года показало, что модели с 128 тыс. токенов снизили уровень галлюцинаций на 18% по сравнению с системами RAG при анализе соглашений о слиянии.
Несмотря на эти потенциальные преимущества, первые пользователи сообщили о проблемах. Исследования JPMorgan Chase показали, что модели плохо работают примерно с 75% своего контекста, а производительность сложных финансовых задач падает почти до нуля за пределами 32 тыс. токенов. Модели по-прежнему испытывают трудности с долгосрочным запоминанием, часто отдавая приоритет недавним данным, а не более глубоким аналитическим данным.
Это поднимает важные вопросы: Действительно ли окно размером 4 миллиона токенов улучшает рассуждения или это просто дорогостоящее расширение памяти? Сколько из этого огромного объема входных данных модель фактически использует? И перевешивают ли преимущества растущие вычислительные затраты?
RAG против больших запросов: Экономические компромиссы
Генерация с расширенным поиском (RAG) объединяет возможности LLM с системой поиска, которая извлекает релевантную информацию из внешних источников, таких как базы данных или хранилища документов. Это позволяет модели генерировать ответы на основе как ее существующих знаний, так и динамически извлеченных данных.
По мере того как компании интегрируют ИИ для решения сложных задач, они сталкиваются с фундаментальным решением: следует ли им использовать массовые запросы с большими окнами контекста или следует ли им полагаться на RAG для получения релевантной информации в режиме реального времени?
Большие запросы: Модели с большими окнами токенов обрабатывают все за один проход, уменьшая необходимость в поддержке внешних систем поиска и захвате междокументной информации. Однако этот подход является вычислительно дорогим, что приводит к более высоким затратам на вывод и увеличению требований к памяти.
RAG: Вместо обработки всего документа сразу RAG извлекает только наиболее релевантные части перед генерацией ответа. Это значительно снижает использование токенов и затраты, что делает его более масштабируемым для реальных приложений.
Затраты на вывод: Многоэтапное извлечение против больших одиночных запросов
Хотя большие запросы упрощают рабочие процессы, они требуют большей мощности графического процессора и памяти, что делает их дорогостоящими для реализации в масштабе. Подходы на основе RAG, несмотря на необходимость нескольких этапов извлечения, часто снижают общее потребление токенов, что приводит к снижению затрат на вывод без ущерба для точности.
Для большинства предприятий идеальный подход зависит от конкретного варианта использования:
- Требуется глубокий анализ документов? Модели с большим контекстом могут быть лучшим выбором.
- Требуется масштабируемый и экономичный ИИ для динамических запросов? RAG, вероятно, является более разумным выбором.
Большое окно контекста особенно ценно, когда:
- Необходимо проанализировать весь текст сразу, например, при проверке контрактов или аудите кода.
- Критически важно минимизировать ошибки извлечения, например, при соблюдении нормативных требований.
- Задержка менее важна, чем точность, как в стратегических исследованиях.
Согласно исследованиям Google, модели прогнозирования акций, использующие окна размером 128 тыс. токенов, анализирующие 10-летние стенограммы доходов, превзошли RAG на 29%. И наоборот, внутреннее тестирование в GitHub Copilot показало, что выполнение задач в 2,3 раза быстрее при использовании больших запросов по сравнению с RAG для миграции монорепозиториев.
Ограничения моделей с большим контекстом: Задержка, затраты и удобство использования
Хотя модели с большим контекстом предлагают впечатляющие возможности, существуют ограничения на то, насколько полезным является дополнительный контекст. По мере расширения окон контекста вступают в игру три ключевых фактора:
Задержка: Чем больше токенов обрабатывает модель, тем медленнее вывод. Большие окна контекста могут приводить к значительным задержкам, особенно когда требуются ответы в режиме реального времени.
Затраты: Вычислительные затраты увеличиваются с каждым дополнительным обработанным токеном. Масштабирование инфраструктуры для обработки этих более крупных моделей может стать непомерно дорогим, особенно для предприятий с большими объемами рабочих нагрузок.
Удобство использования: По мере роста контекста способность модели эффективно ‘сосредоточиться’ на наиболее релевантной информации уменьшается. Это может приводить к неэффективной обработке, когда менее релевантные данные влияют на производительность модели, что приводит к снижению отдачи как в точности, так и в эффективности.
Метод Infini-attention от Google пытается смягчить эти компромиссы, храня сжатые представления контекста произвольной длины с ограниченной памятью. Однако сжатие неизбежно приводит к потере информации, и модели испытывают трудности с балансировкой немедленной и исторической информации, что приводит к ухудшению производительности и увеличению затрат по сравнению с традиционным RAG.
Хотя модели с 4 млн токенов впечатляют, предприятия должны рассматривать их как специализированные инструменты, а не универсальные решения. Будущее за гибридными системами, которые адаптивно выбирают между RAG и большими запросами в зависимости от конкретных требований задачи.
Предприятия должны выбирать между моделями с большим контекстом и RAG на основе сложности рассуждений, соображений стоимости и требований к задержке. Большие окна контекста идеально подходят для задач, требующих глубокого понимания, в то время как RAG является более экономичным и эффективным для более простых, фактических задач. Для эффективного управления затратами предприятиям следует установить четкие ограничения затрат, например, 0,50 доллара США за задачу, поскольку большие модели могут быстро стать дорогими. Кроме того, большие запросы лучше подходят для автономных задач, тогда как системы RAG превосходны в приложениях реального времени, требующих быстрых ответов.
Новые инновации, такие как GraphRAG, могут дополнительно улучшить эти адаптивные системы, интегрируя графы знаний с традиционными методами векторного поиска. Эта интеграция улучшает захват сложных взаимосвязей, что приводит к повышению детального рассуждения и точности ответов до 35% по сравнению с подходами, основанными только на векторах. Недавние реализации компаниями, такими как Lettria, продемонстрировали значительное улучшение точности, увеличившись с 50% с традиционным RAG до более чем 80% с использованием GraphRAG в гибридных системах поиска.
Как метко предостерегает Юрий Куратов: ‘Расширение контекста без улучшения рассуждений похоже на строительство более широких автомагистралей для автомобилей, которые не могут рулить’. Истинное будущее ИИ заключается в моделях, которые действительно понимают взаимосвязи в контексте любого размера, а не просто в моделях, которые могут обрабатывать огромные объемы данных. Речь идет об интеллекте, а не только о памяти.