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In „You Exist In The Long Context“, Steven Johnson erforscht die Fortschritte bei großen Sprachmodellen (LLMs), insbesondere die erheblichen Auswirkungen langer Kontextfenster. Johnson veranschaulicht diesen Fortschritt, indem er ein interaktives Spiel auf der Grundlage seines Buches erstellt und die Fähigkeit des LLM demonstriert, mit komplexen Erzählungen umzugehen und dabei die sachliche Genauigkeit beizubehalten. Er zieht eine Parallele zwischen den Verbesserungen des Kurzzeitgedächtnisses durch LLMs und dem Fall von Henry Molaisonein Patient mit schwerer Gedächtnisstörung, der hervorhebt, wie erweiterte Kontextfenster frühere Einschränkungen überwunden haben. Letztendlich argumentiert er, dass dieses verbesserte Kontextverständnis anspruchsvollere Anwendungen ermöglicht, einschließlich personalisiertem Lernen und kollaborativer Entscheidungsfindung. Johnson schließt mit der Erörterung des Potenzials von LLMs, zu unschätzbaren Werkzeugen für den Zugriff auf und die Integration von Expertenwissen zu werden.
Einschränkungen früher Sprachmodelle wie GPT-3
Frühe Sprachmodelle wie GPT-3 waren für ihre Zeit zwar beeindruckend, wiesen jedoch eine erhebliche Einschränkung auf: ein begrenztes Kontextfenster. Dies bedeutete, dass sie über ein eingeschränktes Kurzzeitgedächtnis verfügten, analog zum Zustand des Patienten HM, der nach einer bestimmten Gehirnoperation nicht in der Lage war, neue Erinnerungen zu bilden.
GPT-3, eingeführt im Jahr 2019, hatte ein Kontextfenster von etwas mehr als 2.000 „Tokens“, was etwa 1.500 Wörtern entspricht. Dies war die maximale Menge an neuen Informationen, die mit dem Modell geteilt werden konnte. Das Überschreiten dieses Grenzwerts führte dazu, dass das Modell die zuvor im Gespräch präsentierten Informationen „vergaß“. Aufgrund seines umfangreichen Langzeitgedächtnisses (parametrisches Gedächtnis) konnte es kurzen Anweisungen folgen, hatte jedoch Schwierigkeiten mit ausführlichen Erzählungen oder Erklärungen, die das Behalten von Informationen über einen längeren Textabschnitt erforderten. Im Wesentlichen war die Interaktion mit GPT-3 wie ein Gespräch mit jemandem, der ständig wieder in das Thema eingeführt werden musste, weil er Informationen nicht länger als ein paar Sätze behalten konnte.
Dieses begrenzte Kontextfenster führte zu mehreren Mängeln:
- Gesprächsinkohärenz: Die Unfähigkeit, sich an frühere Gesprächsrunden zu erinnern, führte dazu, dass sich Interaktionen mit GPT-3 unzusammenhängend und repetitiv anfühlten. Benutzer mussten wiederholt Kontext bereitstellen, was zu einem unnatürlichen Ablauf führte.
- Erhöhte Halluzinationen: Während GPT-3 über eine umfangreiche Wissensbasis verfügte, war es aufgrund seines begrenzten Kurzzeitgedächtnisses anfällig für die Produktion von Informationen, insbesondere wenn die erforderlichen Informationen nicht Teil des unmittelbaren Kontexts waren.
- Unfähigkeit, mit komplexen Erzählungen oder Argumenten umzugehen: GPT-3 hatte Schwierigkeiten, Erzählungen oder Argumenten zu folgen, die über sein begrenztes Kontextfenster hinausgingen. Es war unmöglich, Beziehungen zwischen Ereignissen und Konzepten zu verstehen, die über einen großen Text verteilt waren, was seine analytischen Fähigkeiten einschränkte.
Die anschließende Erweiterung der Kontextfenster in Modellen wie ChatGPT (das über ein 8K-Kontextfenster verfügt, das viermal größer als GPT-3 ist) markierte einen erheblichen Fortschritt bei den KI-Fähigkeiten. Diese größeren Kontextfenster ermöglichten kohärentere Gespräche, reduzierten Halluzinationen und ermöglichten ein tieferes Verständnis komplexer Erzählungen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass KI-Modelle trotz dieser Fortschritte immer noch kein menschenähnliches Bewusstsein oder Empfindungsvermögen besitzen.
Auswirkungen der Erweiterung von KI-Kontextfenstern
Die Erweiterung der KI-Kontextfenster war ein entscheidender Faktor für die Weiterentwicklung der KI-Fähigkeiten und ging über die bloße Vergrößerung der Trainingsdaten oder Modellparameter hinaus. Diese Erweiterung hat zu erheblichen Verbesserungen in verschiedenen Aspekten der KI-Funktionalität geführt:
- Dokumentenzusammenfassung und -verarbeitung: Eine prominente Anwendung ist die Verarbeitung umfangreicher Dokumente oder Textkorpora. Mit größeren Kontextfenstern können LLMs die Kohärenz und Relevanz der generierten Zusammenfassung über längere Texte hinweg aufrechterhalten. Dies ist besonders nützlich für juristische Dokumente, Forschungsarbeiten und Bücher, bei denen der Kontext des gesamten Dokuments für die Erstellung genauer Zusammenfassungen von entscheidender Bedeutung ist
- Verbesserte Konversationsagenten: Im Bereich der Chatbots und Konversationsagenten ermöglichen lange Kontextfenster dem Modell, den Kontext der Konversation über längere Interaktionen hinweg aufrechtzuerhalten. Dies bedeutet, dass die KI auf frühere Teile des Dialogs zurückgreifen kann, kohärentere und kontextrelevantere Antworten liefert und so zu anspruchsvolleren und menschenähnlicheren Interaktionen führt.
- Codegenerierung und -verständnis: Für Entwickler, die LLMs zur Unterstützung bei der Codegenerierung, beim Debuggen oder beim Verstehen verwenden, ermöglichen größere Kontextfenster dem Modell, mehr Codezeilen gleichzeitig zu berücksichtigen. Dies kann die Qualität des generierten Codes und die Genauigkeit der Vorschläge verbessern, da das Modell die Gesamtstruktur und Abhängigkeiten innerhalb des Codes besser verstehen kann.
- Analyse historischer Daten: Bei Anwendungen mit historischen Daten, wie z. B. Finanzmarktanalysen oder historische Forschung, ermöglichen lange Kontextfenster dem Modell, größere Ereignissequenzen zu berücksichtigen. Dies kann zu genaueren Vorhersagen und Erkenntnissen führen, da das Modell Muster und Trends über längere Zeiträume erkennen kann (Quelle (4)).
- Komplexe Abfrageverarbeitung: Bei der Bearbeitung komplexer Abfragen, die das Verständnis mehrerer Informationen aus verschiedenen Teilen eines großen Datensatzes erfordern, können erweiterte Kontextfenster die Fähigkeit des Modells, relevante Informationen abzurufen und zu synthetisieren, erheblich verbessern und so genauere und umfassendere Antworten liefern (Quelle (9 )).
- Kreatives Schreiben und Generieren von Inhalten: Bei Aufgaben wie dem Verfassen von Geschichten oder der Erstellung von Inhalten, bei denen die Aufrechterhaltung der erzählerischen Kohärenz und Konsistenz von entscheidender Bedeutung ist, ermöglichen lange Kontextfenster dem Modell, die Charakterentwicklung, Handlungspunkte und thematische Elemente über längere Textpassagen zu verfolgen. Dies führt zu zusammenhängenderen und ansprechenderen Inhalten.
Lange Kontextfenster vs. RAG
Die Fortschritte bei langen Kontextfenstern haben eine Debatte über die Notwendigkeit von Techniken wie Retrieval Augmented Generation (RAG) entfacht. Während lange Kontextfenster es Modellen ermöglichen, große Kontextmengen direkt zu verarbeiten und zu nutzen, kombiniert RAG den Abruf relevanter Informationen aus externen Quellen mit den generativen Fähigkeiten von LLMs. Hier sind einige wichtige Anwendungen und Vorteile von RAG:
- Informationsabruf in Echtzeit: Einer der Hauptvorteile von RAG ist die Fähigkeit, aktuelle Informationen aus externen Datenbanken oder Dokumenten abzurufen und so sicherzustellen, dass der generierte Inhalt aktuell und korrekt ist. Herkömmliche Sprachmodelle stützen sich selbst bei großen Kontextfenstern stark auf ihre bereits vorhandenen Trainingsdaten, die mit der Zeit veraltet sein können. RAG begegnet diesem Problem, indem es bei Bedarf auf reale Daten zugreift und so die Fähigkeit des Modells verbessert, komplexe und zeitnahe Fragen effektiv zu beantworten.
- Erweiterte KI-Funktionen für Unternehmen: Die Fähigkeit von RAG, auf spezifische, relevante externe Daten zuzugreifen, erhöht die Präzision und den Nutzen des Modells. Diese Kombination ist für verschiedene Unternehmensanwendungen von entscheidender Bedeutung, beispielsweise für die Analyse von Rechtsdokumenten, die Finanzberichterstattung und den Kundensupport, bei denen Genauigkeit und Relevanz von größter Bedeutung sind.
- Erweiterte Abruf- und Agentenfunktionen: RAG ist besonders nützlich bei Anwendungen, bei denen eine detaillierte und kontextspezifische Informationsabfrage erforderlich ist. Beispielsweise kann RAG in Kundensupportsystemen spezifische Antworten aus der Wissensdatenbank eines Unternehmens abrufen und so präzisere und kontextbezogenere Antworten auf Benutzeranfragen bereitstellen. Dies steht im Gegensatz zu Modellen mit langen Kontextfenstern, die möglicherweise Schwierigkeiten haben, die relevantesten Informationen aus einem riesigen Datenpool zu identifizieren.
Die Wahl zwischen langen Kontextfenstern und RAG hat erheblichen Einfluss auf die Gesamtleistung von Deep-Learning-Modellen in verschiedenen realen Anwendungen. RAG ist deutlich skalierbarer und kostengünstiger als lange Kontextfenster, da es nur die relevantesten Informationen abruft und verarbeitet und so die Anzahl der zu verarbeitenden Token reduziert. Dieser Ansatz minimiert Rechenkosten und Latenz und eignet sich daher für Abfragen mit hohem Volumen und Echtzeitanwendungen.
Zusammenfassung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass lange Kontextfenster die LLM-Leistung verbessern, indem sie es dem Modell ermöglichen, mehr internen Kontext ohne externen Abruf zu verarbeiten und beizubehalten. Im Gegensatz dazu ist RAG eine algorithmische Abruftechnik, die LLMs durch den Abruf relevanter Informationen aus externen Quellen verbessert. Während lange Kontextfenster die genaue Funktionalität von RAG nicht reproduzieren können, können sie in Verbindung mit RAG verwendet werden, um ein leistungsfähigeres System zu erstellen. Diese Kombination ermöglicht es dem Modell, die Stärken beider Ansätze zu nutzen: die Fähigkeit, umfangreiche interne Kontexte zu verarbeiten und die Effizienz der selektiven externen Informationsbeschaffung.
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