大语言模型（LLMs）极大地提升了人工智能在理解和生成类人文本方面的能力。其中一个影响其效用的基本方面是它们的 "上下文窗口"------ 这个概念直接影响着这些模型接收和生成语言的有效性。我将深入探讨上下文窗口是什么、它们对人工智能应用的影响以及组织在利用大语言模型时的一些考量。
澳鹏在提升大语言模型开发方面处于领先地位，提供一系列对超越当前性能基准至关重要的服务。我们专注于大语言模型创建的复杂细节，包括上下文窗口使用优化和检索增强生成（RAG），提供基准测试、语言人员配备、文本标注、转录、翻译和即用型数据集，以加速你的大语言模型生命周期并提高投资回报率。
什么是上下文窗口（Context Windows）？
在大语言模型领域，上下文窗口是指模型在生成或理解语言时可以接收的文本量。这个窗口以一定数量的标记（单词或单词的部分）来衡量，并直接影响模型在后续标记预测中可以利用的信息量。因此，它在确定模型做出连贯且与上下文相关的响应或分析的能力方面至关重要。
在传统的基于变压器的模型中增加上下文窗口大小非常困难。这是因为，虽然上下文窗口大小呈线性增长，但模型参数的数量呈二次方增长，导致扩展的复杂性。然而，架构创新不断将可实现的上下文窗口推向更高的高度 [1,2,3,4,5]，谷歌的 Gemini 1.5 现在已达到 100 万个标记 [6]。这个窗口的大小和上下文检索的性能在不同模型之间有所不同。换句话说，并非所有的上下文窗口都表现得同样出色。上下文窗口长度和模型性能的可变性引入了一系列在开发由大语言模型（LLM）驱动的应用程序时需要考虑的关键设计因素。
对人工智能应用的影响
上下文窗口大小对于需要深入理解长文本或生成大量内容的应用程序至关重要。较大的上下文窗口可能会产生更细致和连贯的输出，因为模型在响应之前可以考虑更多的信息。这对于文档摘要、内容创作和复杂的问答系统尤其相关。
然而，较大的上下文窗口需要更多的计算能力和内存，这在性能和资源效率之间形成了一种权衡。增加提供给大语言模型的上下文（以输入标记数量衡量）直接影响运营成本。虽然它的影响不如输出标记数量大，但也会影响延迟。部署大语言模型的组织必须根据其特定需求和限制来平衡这些因素。
检索增强生成（RAG）
在上下文窗口中，检索增强生成（RAG）概念引入了一种创新方法来扩展模型处理信息的能力。
RAG 模型将大语言模型的生成能力与根据用户查询动态检索外部文档或数据的近实时能力相结合。这意味着，即使模型的直接上下文窗口有限，它也可以在生成过程中通过从外部来源引入相关数据来访问上下文相关信息，然后将这些相关信息块作为上下文提供给大语言模型。
这种方法显著增强了模型产生准确、有根据且上下文丰富的响应的能力，特别是在答案可能取决于内部知识库内容的场景中。
在设计这样一个系统时，存在许多影响性能的决策。例如，添加重新排序模块对我们检索到的前 k 个块的相关性有何影响？应该向大语言模型提供多少检索到的块作为上下文？是否应该首先使用具有大上下文窗口的低成本大语言模型来总结检索到的块，然后将此摘要作为上下文提供给成本更高、性能更好的模型以生成最终响应？
这些问题的答案主要取决于应用程序，并且通常需要仔细评估和实验才能创建一个高性能的系统。
有效使用的考量
应用需求：上下文窗口大小的选择应与应用程序的需求相一致。对于 RAG 架构，这包括考虑以给定数量的标记块的数量来作为提供给模型的上下文。
运营成本：较大的上下文窗口和添加 RAG 机制会增加计算负载。公司必须考虑其可用资源，并可能优化模型架构或选择具有适合其需求的窗口大小和检索能力的模型。
模型训练和微调：用大上下文窗口训练大语言模型需要大量资源。然而，用特定领域的数据和强大的 RAG 知识库来优化这些模型可以提高性能并优化上下文的使用。澳鹏专注于在效率和成本之间实现这种平衡。
结论
模型的上下文窗口是大语言模型设计和部署的关键方面，极大地影响着模型的效用。检索增强生成（RAG）的引入进一步扩展了大语言模型的潜力，使它们能够访问和整合更广泛的信息。
随着组织继续探索和扩展人工智能的前沿，理解和优化上下文窗口的使用和检索机制对于开发更复杂和资源高效的应用程序将至关重要。像澳鹏这样的公司在这个生态系统中发挥着至关重要的作用，提供训练和微调这些模型所需的高质量数据和专业知识，确保它们满足各种人工智能应用不断变化的需求。
在上下文窗口大小、计算资源、应用需求和 RAG 的战略性使用之间进行权衡，将仍然是大语言模型技术的开发者和用户面临的关键挑战和考量。
随着人工智能的不断发展，通过定制训练和数据来优化大语言模型至关重要。澳鹏使其服务与关键的大语言模型增强因素保持一致，如上下文窗口使用优化和 RAG 技术。随着对先进、高效的人工智能应用的需求不断增长，澳鹏致力于提升大语言模型的能力，以无与伦比的精度和洞察力满足行业需求。