Зарабатывание 1 МИЛЛИОНА токенов Context LLaMA 3 (Интервью)

• Лео Пакис, главный научный сотрудник Gradient, объясняет, что контекстное окно - это инструкции или история чата, которые языковая модель будет использовать для продолжения работы.  

• В контексте чата CPT 1st контекстное окно составляло 4 токена, а в настоящее время у Gradient оно составляет 1 миллион токенов.  

• Увеличение размера контекстного окна позволяет модели сохранять больше данных в своей рабочей памяти и выполнять сложные рассуждения.  

• Лео приводит пример использования больших контекстных окон в корпоративном секторе для решения сложных задач, таких как программирование.  

• Он также упоминает, что большие контекстные окна могут помочь в синтезе кодовых баз и понимании, как они связаны друг с другом.  

• Лео использует различные среды разработки, такие как VS Code и Cursor, для работы с большими контекстными окнами.  

• Он также упоминает, что они пробовали использовать свои собственные модели с длинным контекстом для интеграции в рабочий процесс, но это требует дополнительной работы.  

• Обсуждается идея кэширования и обучения моделей с длинным контекстом.  

• Кэширование может помочь сократить время ожидания между запросами к модели.  

• Обучение моделей с длинным контекстом может быть сложным и затратным, но возможно с использованием эффективных методов.  

• Обучение моделей с длинным контекстом может быть в 30 раз эффективнее, чем обучение моделей с коротким контекстом.  

• Эффективность выборки может быть увеличена в 100 раз.  

• Использование моделей с длинным контекстом может быть более эффективным для пользователей, если они могут использовать контекстное окно с 3 миллионами токенов.  

• Бенчмарки "иголка в стоге сена" помогают оценить производительность моделей с длинным контекстом.  

• Модели с длинным контекстом могут быть использованы для поиска информации в большом объеме данных.  

• Модели с длинным контекстом могут быть полезны для анализа больших проектов и сопоставления информации из разных частей контекста.  

• Обсуждение того, как длинные контексты могут быть сложными для понимания и как они могут быть улучшены.  

• Упоминание о том, что модели с длительным контекстом могут быть зелеными, что означает, что они могут извлекать информацию из большого контекста.  

• Обсуждение теста "линейка" от NVIDIA, который включает в себя несколько задач с разным вкусом и требует от модели выбрать одну иголку из океана других иголок.  

• Упоминание о том, что модели с длительным контекстом были протестированы на линейке и заняли 4-е место в таблице лидеров.  

• Обсуждение различных способов использования длинных контекстов и их эффективности.  

• Упоминание о том, что большие контекстные окна могут быть использованы для мультимодальности и что это интересная область для исследования.  

• Упоминание о том, что люди могут найти больше информации о длинных контекстах и градиенте в Twitter и LinkedIn.  

• Приглашение к общению с сообществом и совместной работе над исследовательскими проектами.