LLMロングコンテキスト処理の限界と最適化の実践 @svpino による実践的な経験共有セッションです。複数のAIアプリケーションのデバッグ経験を踏まえ、LLMが長いコンテキストを処理する際に遭遇する一般的な問題に焦点を当て、自身の経験をまとめました。いくつかの提案も共有されていましたので、ぜひご覧ください🔽 彼が学んだことはいくつかあります。長いヒントは無料ではありません。モデルはすべてのトークンを平等に扱うわけではなく、中間部分の情報は簡単に無視されたり弱められたりするのです。 • コンテキストを過剰に詰め込むと検索パフォーマンスが低下する可能性があります。RAG システムでは、無関係な情報を詰め込みすぎると、モデルが重要なコンテンツを正確に抽出する能力が妨げられる可能性があります。 • 複数ステップのプロンプトではコンテキスト汚染を解決できません: タスクが複数のステップに分割されている場合でも、無関係または冗長な情報による悪影響を完全に排除することはできません。 より大きなモデルは役立ちますが、錯覚を根絶することはできません。より高度なモデルはパフォーマンスを向上できますが、錯覚の問題は依然として存在します。 大量のコンテキストの中でモデルが「迷子になる」のを防ぐにはどうすればよいでしょうか? 1. コンテキストをできるだけ簡潔に保ちます。必要な情報のみを提供し、ノイズを減らします。 2. 重要な情報を最後に配置する: モデルは、コンテキストの最後のコンテンツに重点を置きます。 3. 構造化されたコンテキストを使用する方が、純粋な物語よりも優れています。長い段落のテキストの代わりに、リスト、JSON、表などの形式を使用すると、モデルによる解析が容易になります。 4. 純粋なヒントよりもツールを優先する: すべてをヒントに詰め込むのではなく、モデルが外部ツールを呼び出して情報を取得するようにします。 5. 再ランク付けメカニズムを採用する: 検索時に、類似度が最も高いチャンクを単純に取得するのではなく、さらに並べ替えを行って最高品質のセグメントを選択します。 6. この障害モードを明確に評価します。具体的には、システム テスト中に長いコンテキストでのパフォーマンスを調べて、堅牢性を確保します。
