Масштабирование оценки языковых моделей: от тысяч до миллионов токенов с помощью BABILong

Развитие языковых моделей и новые возможности

Большие языковые модели (LLM) и нейронные архитектуры значительно улучшили свои возможности, особенно в обработке длинных контекстов. Эти улучшения открывают новые возможности для различных приложений.

Преимущества обработки длинных контекстов

Улучшенная обработка контекста позволяет моделям генерировать более точные и актуальные ответы, используя более полную информацию. Это также усиливает возможности обучения на месте, позволяя моделям эффективно использовать больше примеров и следовать сложным инструкциям.

Текущие ограничения в оценке моделей

Несмотря на технологические достижения, методы оценки моделей не успевают за развитием. Современные инструменты, такие как Longbench и L-Eval, ограничены 40,000 токенами, тогда как современные модели могут обрабатывать сотни тысяч или даже миллионы токенов.

Новые стандарты оценки

Исследователи из различных институтов разработали BABILong — новый стандарт оценки, который позволяет оценивать способности языковых моделей на длинных документах. Этот стандарт включает 20 различных задач, таких как цепочка фактов и дедукция, используя книги из библиотеки PG19.

Гибкость BABILong

BABILong позволяет тестировать последовательности до 50 миллионов токенов, что делает его уникальным для оценки моделей нового поколения. Первоначальные тесты показали, что современные модели используют только 10-20% доступного контекста.

Практические решения для бизнеса

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта, следуйте этим шагам:

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите, где возможно применение автоматизации.
Выберите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее ИИ-решение.
Начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI, и постепенно расширяйте автоматизацию.