QwenLong-L1: การปฏิวัติการให้เหตุผลตามบริบทที่ยาวนานสำหรับแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่
ภูมิทัศน์ของปัญญาประดิษฐ์มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง โดยมีแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เป็นหัวหอกแห่งนวัตกรรม แบบจำลองเหล่านี้มีความสามารถในการทำความเข้าใจ สร้าง และจัดการภาษามนุษย์มากขึ้นเรื่อย ๆ ซึ่งเปิดโอกาสให้มีการใช้งานที่หลากหลาย อย่างไรก็ตาม ยังคงมีความท้าทายที่สำคัญ: การทำให้ LLMs สามารถให้เหตุผลได้อย่างมีประสิทธิภาพเมื่อได้รับข้อมูลที่ยาวและซับซ้อนอย่างยิ่ง Alibaba Group ได้ก้าวขึ้นมาเพื่อตอบรับความท้าทายนี้ด้วยการเปิดตัว QwenLong-L1 ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อให้ LLMs มีความสามารถในการให้เหตุผลตามบริบทที่ยาวนานขึ้น การพัฒนาที่ก้าวกระโดดนี้มีศักยภาพในการปลดล็อกยุคใหม่ของแอปพลิเคชันสำหรับองค์กร ทำให้ AI สามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าจากแหล่งข้อมูลจำนวนมหาศาล เช่น เอกสารขององค์กรที่ซับซ้อน งบการเงินที่ครอบคลุม และสัญญาทางกฎหมายที่ซับซ้อน
ความท้าทายในการใช้เหตุผลในรูปแบบยาวใน AI
ความก้าวหน้าล่าสุดในแบบจำลองการให้เหตุผลขนาดใหญ่ (LRMs) โดยเฉพาะอย่างยิ่งรูปแบบที่ใช้ประโยชน์จากเทคนิคการเรียนรู้เสริมกำลัง (RL) ได้นำไปสู่การปรับปรุงความสามารถในการแก้ปัญหาของพวกเขาอย่างมาก งานวิจัยชี้ให้เห็นว่า LRMs ที่ได้รับการฝึกฝนด้วย RL fine-tuning แสดงให้เห็นถึงทักษะทางปัญญาที่คล้ายกับการ "คิดช้า" ของมนุษย์ ทำให้พวกเขาสามารถพัฒนากลยุทธ์ที่ซับซ้อนสำหรับการจัดการกับงานที่ซับซ้อน ซึ่งเกี่ยวข้องกับแนวทางที่รอบคอบและวิเคราะห์ โดยที่แบบจำลองจะประเมินข้อมูลอย่างพิถีพิถัน พิจารณาความเป็นไปได้ต่าง ๆ และท้ายที่สุดก็มาถึงวิธีแก้ปัญหาที่สมเหตุสมผล
ความคืบหน้าที่เกิดขึ้นในประสิทธิภาพของ LRM ส่วนใหญ่สังเกตได้เมื่อแบบจำลองทำงานบนข้อความที่ค่อนข้างสั้น โดยทั่วไปประมาณ 4,000 โทเค็น อย่างไรก็ตาม การทดสอบที่แท้จริงอยู่ที่การปรับขนาดความสามารถในการให้เหตุผลเหล่านี้ให้เข้ากับบริบทที่ยาวนานกว่ามาก เช่น 120,000 โทเค็นขึ้นไป นี่เป็นความท้าทายที่น่าเกรงขาม เนื่องจากการให้เหตุผลในรูปแบบยาวต้องการความเข้าใจที่ครอบคลุมของบริบททั้งหมดและความสามารถในการดำเนินการวิเคราะห์หลายขั้นตอน นักพัฒนา QwenLong-L1 เน้นย้ำว่าข้อจำกัดนี้ก่อให้เกิดอุปสรรคร้ายแรงต่อการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริงที่ต้องมีการโต้ตอบกับความรู้ภายนอก เช่น การวิจัยเชิงลึก ซึ่ง LRMs จะต้องรวบรวมและประมวลผลข้อมูลจากสภาพแวดล้อมที่เน้นความรู้เป็นหลัก
เพื่อรับมือกับความท้าทายนี้ นักวิจัยจึงกำหนดให้เป็นแนวคิดของ "RL การให้เหตุผลตามบริบทที่ยาวนาน" ซึ่งแตกต่างจากการให้เหตุผลในบริบทที่สั้น ซึ่งมักจะอาศัยความรู้ที่มีอยู่แล้วซึ่งจัดเก็บไว้ในแบบจำลอง RL การให้เหตุผลตามบริบทที่ยาวนานจำเป็นต้องมีการดึงและวางรากฐานข้อมูลที่เกี่ยวข้องอย่างแม่นยำจากข้อมูลนำเข้าที่ยาวเหยียด ซึ่งหมายความว่าแบบจำลองจะต้องสามารถกลั่นกรองข้อความจำนวนมหาศาล ระบุรายละเอียดที่เกี่ยวข้องมากที่สุด และเชื่อมโยงรายละเอียดเหล่านั้นกับงานที่ทำ หลังจากรวมข้อมูลนี้เข้าด้วยกันได้สำเร็จเท่านั้น แบบจำลองจึงจะสามารถสร้างห่วงโซ่ของการให้เหตุผลที่สอดคล้องกันและสมเหตุสมผลได้
การฝึกฝนแบบจำลองเพื่อให้บรรลุระดับความสามารถนี้ผ่าน RL เป็นงานที่ซับซ้อน ซึ่งมักจะส่งผลให้เกิดการเรียนรู้ที่ไม่มีประสิทธิภาพและกระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพที่ไม่เสถียร แบบจำลองอาจพยายามที่จะบรรจบกันเพื่อหาทางออกที่ดีที่สุดหรือสูญเสียความสามารถในการสำรวจเส้นทางการให้เหตุผลที่หลากหลาย ซึ่งขัดขวางประสิทธิภาพโดยรวมของพวกเขา
QwenLong-L1: แนวทางแก้ไขหลายขั้นตอน
QwenLong-L1 นำเสนอแนวทางที่ครอบคลุมและหลายขั้นตอน ซึ่งออกแบบมาเพื่อให้ LRMs มีความสามารถในการเปลี่ยนจากความเชี่ยวชาญในข้อความสั้น ๆ ไปสู่การสร้างนัยทั่วไปที่แข็งแกร่งในบริบทที่ยาวนานได้อย่างราบรื่น เฟรมเวิร์กนี้ปรับปรุง LRMs บริบทสั้นที่มีอยู่ผ่านกระบวนการที่มีโครงสร้างอย่างระมัดระวัง โดยมีการรวมองค์ประกอบสำคัญหลายประการ:
การปรับแต่งแบบละเอียดภายใต้การดูแลแบบอุ่นเครื่อง (SFT): ขั้นตอนเริ่มต้นนี้เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมแบบจำลองบนชุดข้อมูลที่คัดสรรมาอย่างดีของตัวอย่างการให้เหตุผลตามบริบทที่ยาวนาน จุดประสงค์ของ SFT คือการสร้างรากฐานที่มั่นคงซึ่งแบบจำลองสามารถสร้างทักษะการให้เหตุผลตามบริบทที่ยาวนานได้ ด้วยการเปิดเผยแบบจำลองให้กับข้อความยาว ๆ ที่หลากหลายและงานการให้เหตุผลที่สอดคล้องกัน ขั้นตอน SFT จะช่วยให้แบบจำลองสามารถวางรากฐานข้อมูลจากข้อมูลนำเข้าที่ยาวเหยียดได้อย่างแม่นยำ พัฒนาความสามารถพื้นฐานในการทำความเข้าใจบริบท สร้างห่วงโซ่ของการให้เหตุผลเชิงตรรกะ และดึงคำตอบที่มีความหมาย
RL แบบแบ่งระยะที่นำโดยหลักสูตร: ขั้นตอนนี้ใช้วิธีการที่เป็นระบบและทีละขั้นตอนในการฝึกอบรมแบบจำลองผ่านหลายเฟส โดยค่อยๆ เพิ่มความยาวของเอกสารอินพุต แนวทางที่นำโดยหลักสูตรนี้ช่วยให้แบบจำลองค่อย ๆ ปรับกลยุทธ์การให้เหตุผลจากบริบทที่สั้นกว่าไปสู่บริบทที่ยาวขึ้นเรื่อย ๆ ซึ่งช่วยลดความไม่เสถียรที่มักพบเมื่อแบบจำลองได้รับการฝึกอบรมอย่างกะทันหันบนข้อความที่ยาวมาก ด้วยการค่อยๆ เพิ่มความซับซ้อนของข้อมูลการฝึกอบรม แบบจำลองสามารถเรียนรู้ที่จะจัดการกับบริบทที่ยาวขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ถูกครอบงำด้วยปริมาณข้อมูลจำนวนมาก
การสุ่มตัวอย่างย้อนหลังโดยคำนึงถึงความยาก: ขั้นตอนการฝึกอบรมขั้นสุดท้ายนี้รวมเอาตัวอย่างที่ท้าทายจากขั้นตอนการฝึกอบรมก่อนหน้า เพื่อให้มั่นใจว่าแบบจำลองจะยังคงเรียนรู้จากปัญหาที่ยากที่สุดต่อไป ด้วยการให้ความสำคัญกับอินสแตนซ์ที่ยากเหล่านี้ แบบจำลองจะได้รับการสนับสนุนให้สำรวจเส้นทางการให้เหตุผลที่หลากหลายและซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งท้ายที่สุดจะช่วยเสริมความสามารถในการจัดการกับงานการให้เหตุผลตามบริบทขนาดยาวที่หลากหลาย เทคนิคการสุ่มตัวอย่างย้อนหลังนี้ช่วยให้แบบจำลองปรับปรุงทักษะการให้เหตุผลและหลีกเลี่ยงการติดอยู่ในจุดที่เหมาะสมในท้องถิ่น
ระบบให้รางวัล
นอกเหนือจากวิธีการฝึกอบรมที่มีโครงสร้างแล้ว QwenLong-L1 ยังใช้ระบบให้รางวัลที่ซับซ้อน ซึ่งรวมเอาการตรวจสอบตามกฎเกณฑ์เข้ากับแนวทาง "LLM-as-a-judge" ในขณะที่การฝึกอบรมสำหรับงานการให้เหตุผลในบริบทที่สั้น มักจะอาศัยรางวัลตามกฎเกณฑ์ที่เข้มงวด (เช่น คำตอบที่ถูกต้องในปัญหาคณิตศาสตร์) QwenLong-L1 ใช้กลไกรางวัลแบบไฮบริดที่มีความยืดหยุ่นและปรับให้เข้ากับความแตกต่างของการให้เหตุผลในบริบทที่ยาวนานได้ดียิ่งขึ้น
การตรวจสอบตามกฎเกณฑ์ช่วยให้มั่นใจถึงความแม่นยำโดยการตรวจสอบการปฏิบัติตามเกณฑ์ความถูกต้องอย่างเคร่งครัด องค์ประกอบนี้ของระบบให้รางวัลมีมาตรวัดที่ชัดเจนและเป็นกลางของประสิทธิภาพของแบบจำลอง เพื่อให้มั่นใจว่าแบบจำลองกำลังสร้างคำตอบที่ถูกต้องและเชื่อถือได้
แบบจำลอง "LLM-as-a-judge" เปรียบเทียบความหมายของคำตอบที่สร้างขึ้นกับความจริงพื้นฐาน ทำให้มีความยืดหยุ่นมากขึ้นและจัดการได้ดีขึ้นกับวิธีการที่หลากหลายที่สามารถแสดงคำตอบที่ถูกต้องได้เมื่อจัดการกับเอกสารที่ยาวและมีรายละเอียดปลีกย่อย องค์ประกอบนี้ของระบบให้รางวัลยอมรับว่าอาจมีหลายวิธีที่ถูกต้องในการตอบคำถามโดยอิงตามบริบทที่ยาวนาน และให้รางวัลแก่แบบจำลองสำหรับการสร้างคำตอบที่มีความหมายคล้ายกับความจริงพื้นฐาน แม้ว่าจะไม่เหมือนกันก็ตาม สิ่งนี้กระตุ้นให้แบบจำลองสร้างการตอบสนองที่สร้างสรรค์และมีรายละเอียดปลีกย่อยมากขึ้น
การประเมินประสิทธิภาพของ QwenLong-L1
เพื่อประเมินประสิทธิภาพของ QwenLong-L1 ทีม Alibaba ได้ทำการประเมินอย่างละเอียดโดยใช้การตอบคำถามเอกสาร (DocQA) เป็นงานหลัก สถานการณ์นี้มีความเกี่ยวข้องอย่างยิ่งกับแอปพลิเคชันสำหรับองค์กร ซึ่ง AI มักจะต้องเข้าใจเอกสารที่มีข้อมูลหนาแน่นเพื่อตอบคำถามที่ซับซ้อน งาน DocQA เกี่ยวข้องกับการให้แบบจำลองด้วยเอกสารและคำถาม และขอให้ระบุคำตอบของคำถามภายในเอกสาร ซึ่งต้องใช้แบบจำลองในการทำความเข้าใจคำถาม เอกสาร และความสัมพันธ์ระหว่างทั้งสอง
ผลการทดลองในเกณฑ์มาตรฐาน DocQA บริบทที่ยาวนานเจ็ดรายการแสดงให้เห็นถึงความสามารถที่น่าประทับใจของ QwenLong-L1 แบบจำลอง QWENLONG-L1-32B ซึ่งอิงตาม DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B มีประสิทธิภาพเทียบเท่ากับ Claude-3.7 Sonnet Thinking ของ Anthropic และมีประสิทธิภาพเหนือกว่าแบบจำลองเช่น o3-mini ของ OpenAI และ Qwen3-235B-A22B นอกจากนี้ แบบจำลอง QWENLONG-L1-14B ที่เล็กกว่ายังมีประสิทธิภาพเหนือกว่า Gemini 2.0 Flash Thinking ของ Google และ Qwen3-32B ผลลัพธ์เหล่านี้เน้นถึงประสิทธิภาพของ QwenLong-L1 ในการทำให้ LLMs สามารถให้เหตุผลได้อย่างมีประสิทธิภาพเมื่อได้รับเอกสารที่ยาวและซับซ้อน
ข้อค้นพบที่สำคัญประการหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงคือการฝึกอบรม RL นำไปสู่การพัฒนาพฤติกรรมการให้เหตุผลตามบริบทที่ยาวนานเป็นพิเศษภายในแบบจำลอง แบบจำลองที่ได้รับการฝึกฝนด้วย QwenLong-L1 แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่ได้รับการปรับปรุงในด้านต่าง ๆ เช่น:
Grounding (การวางรากฐาน): การเชื่อมโยงคำตอบกับส่วนเฉพาะของเอกสาร สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถของแบบจำลองในการระบุข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุดภายในข้อความยาว ๆ และเชื่อมโยงกับคำถามที่ถูกถาม การวางรากฐานที่มีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้มั่นใจว่าคำตอบของแบบจำลองถูกต้องและได้รับการสนับสนุนอย่างดีจากหลักฐานในเอกสาร
Subgoal Setting (การตั้งเป้าหมายย่อย): การแบ่งคำถามที่ซับซ้อนออกเป็นคำถามย่อยที่เล็กกว่าและจัดการได้ง่ายกว่า สิ่งนี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถเข้าถึงงานการให้เหตุผลที่ซับซ้อนในลักษณะที่เป็นระบบและเป็นระเบียบมากขึ้น ด้วยการแบ่งงานออกเป็นขั้นตอนเล็ก ๆ แบบจำลองสามารถระบุข้อมูลที่ต้องการเพื่อตอบคำถามและสร้างห่วงโซ่ของการให้เหตุผลที่สอดคล้องกันและสมเหตุสมผลได้ง่ายขึ้น
Backtracking (การติดตามย้อนกลับ): การจดจำและแก้ไขข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นเองระหว่างกระบวนการให้เหตุผล สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถของแบบจำลองในการตรวจสอบตัวเองและระบุข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นในกระบวนการให้เหตุผล ด้วยการติดตามย้อนกลับและแก้ไขข้อผิดพลาดเหล่านี้ แบบจำลองสามารถมั่นใจได้ว่าคำตอบสุดท้ายของตัวเองถูกต้องและเชื่อถือได้
Verification (การตรวจสอบ): การตรวจสอบคำตอบของตนเองซ้ำเพื่อความถูกต้องและครบถ้วน สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นของแบบจำลองในการให้ข้อมูลที่ถูกต้องและเชื่อถือได้ ด้วยการตรวจสอบคำตอบซ้ำ แบบจำลองสามารถระบุและแก้ไขข้อผิดพลาดที่เหลืออยู่ เพื่อให้มั่นใจว่าคำตอบสุดท้ายมีคุณภาพสูงสุด
ตัวอย่างเช่น แบบจำลองพื้นฐานอาจถูกเบี่ยงเบนโดยรายละเอียดที่ไม่เกี่ยวข้องในเอกสารทางการเงิน หรือติดอยู่ในวงจรของการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องมากเกินไป อย่างไรก็ตาม แบบจำลองที่ได้รับการฝึกฝนจาก QwenLong-L1 แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการมีส่วนร่วมในการไตร่ตรองตนเองอย่างมีประสิทธิภาพ กรองรายละเอียดที่ทำให้ไขว้เขวเหล่านี้ออกไป ติดตามย้อนกลับจากเส้นทางที่ไม่ถูกต้อง และเข้าถึงคำตอบที่ถูกต้องได้สำเร็จ สิ่งนี้เน้นให้เห็นถึงประโยชน์ของเฟรมเวิร์กการฝึกอบรม QwenLong-L1 ในการปรับปรุงความแข็งแกร่งและความถูกต้องของการให้เหตุผลตามบริบทที่ยาวนาน
แอปพลิเคชันที่เป็นไปได้
เทคนิคต่าง ๆ เช่น QwenLong-L1 มีศักยภาพในการขยายอรรถประโยชน์ของ AI ในองค์กรอย่างมีนัยสำคัญ แอปพลิเคชันที่เป็นไปได้บางส่วน ได้แก่:
Legal Tech (เทคโนโลยีทางกฎหมาย): การวิเคราะห์เอกสารทางกฎหมายหลายพันหน้าเพื่อระบุข้อกำหนด หลักการทางกฎหมาย และความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น สิ่งนี้สามารถช่วยให้ทนายความตรวจสอบเอกสารทางกฎหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น ประหยัดเวลาและค่าใช้จ่าย
Finance (การเงิน): การทำการวิจัยเชิงลึกเกี่ยวกับรายงานประจำปีและเอกสารทางการเงินเพื่อประเมินความเสี่ยงและระบุโอกาสในการลงทุน สิ่งนี้สามารถช่วยให้นักวิเคราะห์ทางการเงินทำการตัดสินใจลงทุนอย่างมีข้อมูลมากขึ้น
Customer Service (การบริการลูกค้า): การวิเคราะห์ประวัติการโต้ตอบกับลูกค้าที่ยาวนานเพื่อให้การสนับสนุนที่มีข้อมูลและเป็นส่วนตัวมากขึ้น สิ่งนี้สามารถช่วยให้ตัวแทนบริการลูกค้าเข้าใจความต้องการของลูกค้าได้ดีขึ้นและมอบโซลูชันที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
ด้วยการทำให้ AI สามารถให้เหตุผลได้อย่างมีประสิทธิภาพเมื่อได้รับเอกสารที่ยาวและซับซ้อน QwenLong-L1 และเทคนิคที่คล้ายกันสามารถปลดล็อกความเป็นไปได้ใหม่ ๆ ที่หลากหลายสำหรับแอปพลิเคชันระดับองค์กร ขับเคลื่อนนวัตกรรมและปรับปรุงประสิทธิภาพในหลากหลายอุตสาหกรรม นักวิจัยได้เผยแพร่โค้ดสำหรับสูตร QwenLong-L1 และน้ำหนักสำหรับแบบจำลองที่ได้รับการฝึกฝน