Limitaciones y prácticas de optimización del procesamiento de contexto largo LLM Esta es una sesión práctica de @svpino para compartir experiencias. Tras depurar varias aplicaciones de IA, resumió su experiencia, centrándose en los problemas comunes que enfrentan los LLM al gestionar contextos largos. Compartió varias sugerencias. ¡Veámoslas! Aprendió varias cosas: las pistas largas no son gratuitas: el modelo no trata a todos los tokens por igual y la información en la parte intermedia se ignora o debilita fácilmente. • Rellenar demasiado el contexto puede reducir el rendimiento de recuperación: en el sistema RAG, introducir demasiada información irrelevante puede interferir con la capacidad del modelo de extraer con precisión contenido clave. • Las indicaciones de varios pasos no pueden resolver la contaminación del contexto: incluso si una tarea se divide en varios pasos, el impacto negativo de la información irrelevante o redundante no se puede eliminar por completo. Los modelos más grandes ayudan, pero no pueden erradicar la ilusión: los modelos más avanzados pueden mejorar el rendimiento, pero el problema de la ilusión todavía existe. ¿Cómo evitar que el modelo se “pierda” en una gran cantidad de contexto? 1. Mantenga el contexto lo más breve posible: proporcione sólo la información necesaria y reduzca el ruido. 2. Colocar la información clave al final: El modelo presta más atención al contenido al final del contexto. 3. Usar un contexto estructurado es mejor que la narrativa pura: use formatos como listas, JSON y tablas en lugar de largos párrafos de texto, lo que facilita el análisis del modelo. 4. Priorizar las herramientas sobre las sugerencias puras: dejar que el modelo llame a herramientas externas para obtener información, en lugar de meter todo en las sugerencias. 5. Emplear un mecanismo de reclasificación: durante la recuperación, en lugar de simplemente tomar el fragmento con mayor similitud, se utiliza una clasificación adicional para seleccionar el segmento de mayor calidad. 6. Realice una evaluación clara de este modo de falla: examine específicamente el rendimiento en contextos largos durante las pruebas del sistema para garantizar la solidez.
