大模型長文本所面臨的主要問題 原創
?“ 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技術的關系與區別；而事實上，大模型上下文窗口面臨著更加復雜的問題，因此今天就來詳細討論一下這個問題。
大模型長文本
大模型（如 GPT-4、GPT-3.5、BERT 等）處理長文本時面臨一些特殊的挑戰和技術細節。對于 長文本 的處理，常見的問題包括模型的輸入長度限制、生成質量控制、計算資源消耗等。以下是一些關于大模型處理長文本的要點：
1. 輸入長度限制
大多數大語言模型（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，可以是一個詞、一部分詞或者符號等）。而 GPT-4 等一些更先進的模型可能支持更長的輸入長度，通常可達到 4096 tokens 或更多。
超過這個長度的文本需要被裁剪或分段處理。
- 解決方案：
截斷：如果文本超出模型支持的最大長度，通常會截斷到最大長度，丟失一部分信息。
分段處理：將長文本拆分成多個子段，每個段落單獨輸入模型，然后通過后處理將結果組合。
窗口化：使用一個滑動窗口，將長文本分為多個重疊的部分，每次處理一個窗口并獲得相關信息。
2. 長文本生成與推理的挑戰
在生成長文本時，大模型可能會喪失上下文的連貫性，尤其是當輸入文本較長且模型只關注局部上下文時。生成的文本可能缺乏一致性，或者前后內容有明顯的脫節。
- 解決方案：
增量生成：可以逐步生成文本，即每次生成一段，然后將生成的內容作為上下文提供給模型，逐漸擴展文本的長度。
精心設計的提示詞（Prompt Engineering）：對于需要生成長文本的任務，可以設計更合理的提示詞，引導模型生成連貫的內容。
模型微調：可以對模型進行微調，使其適應生成長文本的任務，尤其是在特定領域或者特定樣式的文本生成中。
3. 計算資源消耗
處理長文本需要更高的計算資源，因為模型需要處理更多的 tokens，計算成本隨之增加。特別是當模型對每個 token 進行自注意力計算時，計算復雜度通常是 O(n2)，其中 n 是 tokens 的數量。
- 解決方案：
分布式計算：利用分布式訓練和推理框架，分擔計算壓力。
稀疏化技術：一些新型模型，如 稀疏自注意力機制，旨在減少計算量，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，有時并不是希望生成完整的長文本，而是對長文本進行摘要、關鍵詞提取、情感分析等任務。大模型在這種任務中同樣面臨文本長度的挑戰。
- 解決方案：
抽取式摘要：通過模型提取長文本中的關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行總結和重寫，生成一個簡潔的摘要。
5. 上下文的喪失和記憶問題
對于長文本，尤其是跨段落、跨章節的文本，模型可能在處理時喪失上下文信息。即使是 GPT-4 等較為強大的模型，依然會面臨“記憶衰減”的問題，即前面生成的內容對后面生成的內容影響較小，尤其是在長段文本的生成中。
- 解決方案：
結構化輸入：將長文本分成結構化的部分，例如段落、章節等，在每個部分內保留上下文信息。
外部記憶機制：結合外部存儲（如數據庫或緩存機制）來“記住”之前的上下文，提高模型在處理長文本時的表現。
6. 具體應用場景中的長文本處理
根據不同的應用場景，長文本的處理方式和技術細節也會有所不同。以下是幾種常見的場景和相關技術：
長文本問答（Long-Form Question Answering）
- 問題：如何從一個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型問答模型。可以將文章分為若干段，每次處理一個段落，并結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。每次生成一段內容，然后根據生成的內容繼續生成后續內容。
長文本摘要（Long-Form Text Summarization）
- 問題：如何從長篇文章中提取出關鍵信息？
- 解決方案：采用抽取式摘要或生成式摘要方法，確保對關鍵信息的提取和整合。
總結
處理大模型的長文本任務時，最大的挑戰通常是 輸入長度限制、計算資源消耗、以及 上下文保持。可以通過分段處理、滑動窗口、外部記憶機制等方法來解決這些問題，并且結合不同的應用需求選擇適當的技術手段來確保模型能夠有效地處理和生成長文本。
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本文轉載自公眾號AI探索時代 作者：DFires
