长文本大模型：一场新的军备竞赛 2024-06-16 作者 C3P00 近年来，人工智能领域掀起了一股大模型热潮，而最近，长文本大模型的出现，更是将这场军备竞赛推向了新的高度。 Kimi Chat的横空出世，让业界意识到长文本大模型的巨大潜力。它能够处理高达200万字的上下文，这在以往是难以想象的。 百度文心一言也紧随其后，宣布下个月版本升级，将开放200万-500万字的长度。360智脑更是内测500万字，并计划将其整合到360AI浏览器中。阿里通义千问也开放了1000万字的处理能力。 海外方面，GPT4-turbo支持128K长度，Claude也支持200K. ✅ 这场长文本大模型的竞赛，究竟意味着什么？ 长文本：大模型的“内存” 我们可以将大模型本身看作一个操作系统，它支持的文本上下文长度就如同操作系统的内存。内存越大，大模型一次性能够处理的信息就越多，也就能更好地理解和处理复杂的文本内容。 以往的大模型，由于内存有限，只能通过实时读写硬盘获取信息，类似于RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术。这种方式需要先进行检索，提取相关信息，再进行处理和输出答案。 长文本大模型的出现，则意味着大模型拥有了更大的“内存”，能够直接处理更长的文本，无需依赖外部检索，从而提高效率和准确性。 长文本处理：两条路 目前，长文本处理主要分为两种方式： 有损压缩：对上下文进行压缩，以减少内存占用。 无损工程化硬怼：通过工程优化，尽可能保留原始信息。 Kimi号称其200K超长上下文是无损实现，但具体的技术方案尚未公开。 工程优化：突破瓶颈 如何实现无损超长上下文？ 这成为了众多研究者关注的焦点。 知乎上的一些技术方案推测，主要集中在工程优化方面，例如： 优化内存管理：利用更先进的内存管理技术，例如KV Cache，来提高内存利用率。 优化Attention计算：例如Flash Attention和Ring Attention，利用GPU硬件特性或分布式计算，降低计算量和内存占用。 Dr.Wu在知乎上的回答非常精辟：“这个领域的研究十分割裂，容易出现NLP领域的paper一顿优化，kv cache一点没变，去优化那个attention的计算量，找错了瓶颈……” 以往的优化主要集中在算法层面，例如对Attention机制进行改进，以减少计算量。但这些方法往往会导致信息丢失，属于有损压缩。 Full Attention仍然是主流的计算方式，但其计算量巨大，尤其是对于长文本而言。 Full Attention：计算量之殇 Attention机制的计算公式如下： $$Attention(Q, K, V. = softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V✅$$ 其中，Q. K、V分别由文本输入向量乘以对应权重矩阵产生，维度为[seq_length, dim]。✅ 当上下文长度很长时，seq_length会非常大，导致QK^T矩阵的维度也极其庞大，需要大量的内存空间来存储，并进行后续计算。 优化方案：Flash Attention & Ring Attention Flash Attention利用GPU硬件特性，将计算尽可能地在SRAM这一层完成，降低GPU内存读取/写入。 Ring Attention则采用分布式计算，将Q. K、V矩阵分割到不同的硬件上，分别计算Attention，最后进行聚合，避免创建庞大的矩阵，从而降低内存占用和计算量。✅ 长文本大模型：未来可期 长文本大模型的出现，为我们打开了新的视野。它不仅能够处理更长的文本，还能更好地理解和分析复杂的信息。 未来，随着技术的发展，长文本大模型将会在更多领域发挥重要作用，例如： 更精准的机器翻译：能够理解更长的上下文，翻译更加准确自然。 更强大的对话系统：能够进行更深入的对话，理解更复杂的语境。 更有效的文本摘要：能够提取更准确、更完整的文本信息。 长文本大模型的未来充满希望，让我们拭目以待！ 参考文献 Kimi Chat 百度文心一言 360智脑 阿里通义千问 GPT4-turbo Claude Flash Attention Ring Attention 元象科技
近年来，人工智能领域掀起了一股大模型热潮，而最近，长文本大模型的出现，更是将这场军备竞赛推向了新的高度。
Kimi Chat的横空出世，让业界意识到长文本大模型的巨大潜力。它能够处理高达200万字的上下文，这在以往是难以想象的。
百度文心一言也紧随其后，宣布下个月版本升级，将开放200万-500万字的长度。360智脑更是内测500万字，并计划将其整合到360AI浏览器中。阿里通义千问也开放了1000万字的处理能力。
海外方面，GPT4-turbo支持128K长度，Claude也支持200K. ✅
这场长文本大模型的竞赛，究竟意味着什么？
长文本：大模型的“内存”
我们可以将大模型本身看作一个操作系统，它支持的文本上下文长度就如同操作系统的内存。内存越大，大模型一次性能够处理的信息就越多，也就能更好地理解和处理复杂的文本内容。
以往的大模型，由于内存有限，只能通过实时读写硬盘获取信息，类似于RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术。这种方式需要先进行检索，提取相关信息，再进行处理和输出答案。
长文本大模型的出现，则意味着大模型拥有了更大的“内存”，能够直接处理更长的文本，无需依赖外部检索，从而提高效率和准确性。
长文本处理：两条路
目前，长文本处理主要分为两种方式：
Kimi号称其200K超长上下文是无损实现，但具体的技术方案尚未公开。
工程优化：突破瓶颈
如何实现无损超长上下文？ 这成为了众多研究者关注的焦点。
知乎上的一些技术方案推测，主要集中在工程优化方面，例如：
Dr.Wu在知乎上的回答非常精辟：“这个领域的研究十分割裂，容易出现NLP领域的paper一顿优化，kv cache一点没变，去优化那个attention的计算量，找错了瓶颈……”
以往的优化主要集中在算法层面，例如对Attention机制进行改进，以减少计算量。但这些方法往往会导致信息丢失，属于有损压缩。
Full Attention仍然是主流的计算方式，但其计算量巨大，尤其是对于长文本而言。
Full Attention：计算量之殇
Attention机制的计算公式如下：
$$
Attention(Q, K, V. = softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V✅
$$
其中，Q. K、V分别由文本输入向量乘以对应权重矩阵产生，维度为[seq_length, dim]。✅
当上下文长度很长时，seq_length会非常大，导致QK^T矩阵的维度也极其庞大，需要大量的内存空间来存储，并进行后续计算。
优化方案：Flash Attention & Ring Attention
Flash Attention利用GPU硬件特性，将计算尽可能地在SRAM这一层完成，降低GPU内存读取/写入。
Ring Attention则采用分布式计算，将Q. K、V矩阵分割到不同的硬件上，分别计算Attention，最后进行聚合，避免创建庞大的矩阵，从而降低内存占用和计算量。✅
长文本大模型：未来可期
长文本大模型的出现，为我们打开了新的视野。它不仅能够处理更长的文本，还能更好地理解和分析复杂的信息。
未来，随着技术的发展，长文本大模型将会在更多领域发挥重要作用，例如：
长文本大模型的未来充满希望，让我们拭目以待！
参考文献